组合滤波EOH-SIFT特征和模糊推理实现的掌纹识别

为了提高掌纹图像对于位置、方向和亮度变化的鲁棒性,提出一种结合滤波技术实现掌纹识别的算法。首先,按特定顺序过滤过滤器,然后提取掌纹图像的EOH-SIFT特征并创建类别数据库。将要识别的掌纹图像的关键点与类别数据库中的所有关键点之间的模糊匹配度的最大值用作该点的模糊隶属度,由模糊推理规则完成掌纹识别。实验结果表明,所提算法提高了EOH-SIFT特征识别掌纹的有效性,并且对掌纹图像的位置、方向、亮度变化和噪声具有较高的鲁棒性。

V94.3A燃气轮机当量小时(EOH)计算

燃机受最大应力的部件是热气体通道的部件,例如燃机燃烧室衬垫和透平叶片。根据燃机热气体通道所需的大量维护工作,对这些部件的累积磨损进行常规检查、热通道检验和大检查的运行期间可方便地作出规定,可采用等效运行小时(EOH)来达到。EOH的计算适用于西门子的所有V94.3A燃机。

基于改进EOH特征的行人检测

行人检测是物体检测领域的一大难点。为了进一步提高行人检测的精度和速度,将Kobi Levi和Yair Weiss提出的边缘方向直方图特征和传统的Adaboost算法两者有机地结合起来,提出了一种基于改进的EOH特征的行人检测算法。该算法首先对原先只适用于较为简单的人脸检测的EOH(edge orientation histogram)特征进行了改进,弥补了其对于行人的对称性特征的描述能力不足的问题,然后通过改进Adaboost算法中对样本权值进行调整的策略来减少overfitting。实验证明,该方法的检测性能能够接近目前行人检测的领先水平。在误报率为1/10000时,该算法在一个复杂的Inria行人数据集上的检测率可以达到90%。对于640×480大小的图片,该算法的检测速度可以达到2fps。

基于超像素分割的实时野外场景理解

提出了一个实时野外场景理解算法,可以广泛地应用于自主野外环境探索、辅助驾驶系统等方面.为了提升分类算法的速度和精度,采用快速的超像素分割来对场景进行预处理,然后针对每个超像素区域提取HSV颜色特征、LBP纹理特征和EOH边缘梯度特征构建其多维特征向量,并采用多类Real AdaBoost算法进行特征训练得到场景分类器.实验证明,提出的算法不仅具有良好的实时性,同时由于采用超像素进行分割预处理,有效地提升了对场景中不同类别的分类精度.

采用显著性分析与改进边缘方向直方图特征的红外与可见光图像配准

为了实现红外图像与可见光图像的信息融合,弥补单一模态图像的不足,提出了一种基于显著性分析与改进的边缘方向直方图EOH(Edge Orientation Histogram)特征的红外与可见光图像配准算法。该算法首先利用显著性分析技术找到可见光图像中的重要信息,得到显著性图;将其与可见光图像融合,实现可见光图像中重要信息的划分。然后,利用自适应FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法,探测可见光与红外图像上的特征点;利用改进的EOH,描述特征点。最后,根据描述计算特征点的相似性,在可见光与红外图像上找出对应的特征点,实现红外与可见光图像的匹配。在3种不同情况下对红外与可见光图像数据进行了配准实验。结果表明:在红外图像与可见光图像采集条件相似情况下,特征点正确匹配率为96.55%,而在图像采集条件差异较大的情况下,特征点正确匹配率可达74.21%。该算法可实现红外与可见光图像的精确快速匹配,即使红外图像与可见光图像采集的角度与位置均存在较大差异的情况下,仍可以满足红外与可见光图像匹配对精度和稳定性的要求。

一种联合的人眼精确定位算法

眼睛定位在人脸识别中占有重要地位.为达到高效精确的人眼定位,提出一种联合的眼睛定位方法,该方法先用基于AdaBoost算法的分类器对眼睛对区域进行粗定位,同时使用灰度极小值区域(MER)快速地检测出图像中的单眼候选.通过联合眼睛对位置与单眼候选进行处理,判决并给出最终人眼精确位置.为提高算法的性能文中引入了边缘方向直方图(EOH)特征作为AdaBoost分类器特征,并采用了单眼及眼睛对定位校验模式.该算法能有效地压缩训练样本集规模,并能快速精确地对人眼进进行定位.本算法在CAS-PEAL人脸数据库、JAFFE数据库等数据集上均有良好表现.

西门子SGT5-2000E燃气轮机的维护和检修

介绍了西门子燃气轮机维护和检修体系,重点阐述了E级燃气轮机SGT5—2000E机型的维护和检修特点,并对如何制定和实施检修计划详细说明。最后就燃气轮机维护和检修相关问题展开讨论,为西门子SGT5—2000E及同类型燃气轮机的维护和检修提供参考。

燃气轮机检修期判别研究

目前燃气轮机常见的有三种维修间隔函数形式,分别为EOH(Equivalent Operating Hours)模式、实际模式、GE(美国通用电气公司)模式。给出了三大厂家对燃气轮机寿命的计算方法,并将EOH模式中国标给出的计算公式、GE法的公式简化为仅涉及运行小时及起动次数的公式,用A、B作为其加权系数修正。研究了各影响燃气轮机寿命的因素对A、B的影响,揭示了四个主要影响因素并得到了其在特定条件下与A、B的函数关系式。另外分析了各计算公式中起动次数与运行小时的折合关系,并对实际维修间隔函数进行了分段线性拟合。研究成果将对合理选择判别燃气轮机检修期进而节省检修维护费用提供有益的指导。

基于分块的自适应多特征融合目标跟踪

基于RGB直方图的目标跟踪易受背景相似颜色的影响。针对该问题,提出一种分块的自适应多特征权值融合跟踪算法。采用K-S相似性度量准则对边缘方向直方图(EOH)和RGB直方图的特征权值进行融合,实现目标跟踪。实验结果表明,与单一的RGB或EOH特征跟踪算法相比,该算法的跟踪准确率较高,具有较强的抗遮挡能力。

浅谈冶金企业燃气轮机的维护检修

近年来,燃气蒸汽联合循环发电机组在钢铁冶金企业得到广泛的应用。在减少煤气放散的同时,也提高发电量增加经济效益,既降低排放又减少环境污染取得良好的社会效益。燃气蒸汽联合循环发电机组的核心设备是燃气轮机,如何保证燃气轮机的正常运行,定期对燃气轮机进行维护检修是燃机设备管理的首要任务。

三菱M701F型燃气轮机维修理念分析

介绍了三菱M701F型燃气轮机维修理念,重点阐述了该型燃气轮机的维修特点,论述了燃气轮机热通道部件维修间隔(等效运行小时数、维修周期)的计算方法,并对如何制定和实施维修计划详细说明。最后就燃气轮机维修等问题进行探论,为三菱M701F型燃气轮机维修提供参考。

基于Kalman滤波和边缘直方图的实时目标跟踪

为提高光照变化和背景混淆下的实时跟踪效果,提出了基于Kalman滤波和边缘直方图特征(edge orientationhistogram,EOH)的实时目标跟踪方法。边缘方向直方图对光照变化不敏感,且对颜色变化依赖程度低,适合背景混淆和光照变化场合下跟踪。Kalman滤波用于预测目标位置和角度,通过预测调整边缘方向直方图的计算得以快速找到跟踪目标,提高边缘方向直方图的匹配能力。经过实际复杂背景和光照场景下与颜色直方图的多组对比测试,颜色直方图很快会失去跟踪目标,EOH能快速正确跟踪,说明EOH和Kalman滤波能在这种场景下快速正确跟踪目标。

基于组合欧拉向量与边缘方向直方图的图像检索方法

在图像数据库中,如何有效检索和查询图像是一个重要的研究内容.文中提出一种结合组合欧拉向量与边缘方向直方图(EOH)的图像检索方法.首先,从边缘图像中提取组合欧拉向量特征进行图像检索(EEXO算法),其次,为更好地区分不同形状但欧拉特征相近的图像,将EEXO算法与EOH算法相结合提出EEXOEOH图像检索算法.实验结果表明,EEXOEOH算法与其它4种算法相比,具有较好的检索效率.