PMF+双门限Tong检测的北斗B1I信号捕获算法

针对传统Tong检测算法检测时间长、漏警概率大的问题,提出将PMF+双门限Tong检测算法应用于北斗B1I信号的捕获中。首先,将射频前端模块处理得到的中频信号下变频至基带,对基带信号进行降速等预处理;然后,利用部分匹配滤波(PMF)算法计算相关值,通过PMF算法将数据信号分成几个均等片段,对每一段信号都分别计算相关值,会出现三组具有同相位的相关结果;最后,利用双门限Tong检测算法对PMF算法计算得到的相关结果检测,达到捕获B1I信号的目的。仿真结果表明,利用该算法捕获北斗B1I信号,有效提高了捕获时的检测概率并缩短了检测时间,提高了捕获B1I信号的速度。

改进复合免疫算法的大规模网络入侵攻击检测

为提高入侵攻击检测效果以应对多种网络攻击,提出一种改进复合免疫算法的大规模网络入侵攻击检测方法。通过对自我和非我的区分匹配,描述网络入侵攻击检测问题,凭借模糊算法规则明确免疫机制界限。将遗传算法带入否定选择法中,令任意染色体可描述为模糊规则中的部分限定,设定惩罚系数限制规则覆盖正常样本的概率,令检测器选择过程简单化。选用二进制编码和汉明距离计算抗体与抗原间亲和度,得出二者在大规模网络内的浓度,最后基于检测器数据集与网络数据对比,若匹配则存在入侵攻击,根据对比结果记录抗体并报警。实验结果表明,所提方法能够提高检测精度和效率,具有极佳的适用性和应用价值。

融合语义增强和位置编码的图文匹配方法

图文匹配是跨模态基础任务之一,其核心是如何准确评估图像语义与文本语义之间的相似度。现有方法是通过引入相关阈值,最大限度地区分相关和无关分布,以获得更好的语义对齐。然而,对于特征本身,其语义之间缺乏相互关联,且对于缺乏空间位置信息的图像区域与文本单词很难准确对齐,从而不可避免地限制了相关阈值的学习导致语义无法准确对齐。针对此问题,本文提出一种融合语义增强和位置编码的自适应相关性可学习注意力的图文匹配方法。首先,在初步提取特征的基础上构造图像(文本)无向全连通图,使用图注意力去聚合邻居的信息,获得语义增强的特征。然后,对图像区域的绝对位置信息编码,在具备了空间语义的图像区域与文本单词相似性的基础上获得最大程度区分的相关和无关分布,更好地学习两个分布之间的最优相关边界。最后,通过公开数据集Flickr 30 k和MSCOCO,利用Recall@K指标对比实验,验证本文方法的有效性。

利用改进ORB算法的无人机影像匹配

针对ORB算法面对光照变化时提取特征点数量不稳定及特征点定位精度仅有像素级的问题,本文设计了一种基于前背景对比的自适应阈值方法,且结合现有的亚像素定位方法对ORB算法进行了改进。同时为了避免RANSAC算法因需人工设置阈值导致误差的问题,将MAGSAC++算法引入特征匹配过程,用于误匹配剔除。试验结果表明,改进算法能够获取数量较多的匹配数目,对光照变化具有更好的稳健性,且匹配精度提高了7%以上。

融合自适应步长与地图匹配的智能手机PDR室内定位算法

针对经典的PDR算法中步长估算模型无法适应不同个体之间差异以及手机内部传感器航向角估算不准确的问题,提出了一种融合自适应步长与地图匹配的智能手机PDR室内定位算法。该算法在Weinberg模型的基础上,引入相邻波峰时间差函数以提高步长模型的适应性。采用双阈值法进行步频检测,并利用卡尔曼滤波优化地图匹配后的航向角,最终实现室内行人的精确定位。实验数据显示,所提算法总路程的闭环误差为0.58%,与仅使用自适应步长相比下降了73.29%,与仅使用地图匹配相比下降了59.21%,行程72 m的累积误差为4.484 m,相较于经典的PDR算法下降了28.21%。改进后的算法定位精度显著提高,且闭环误差和累积误差更小。实验结果表明,该算法具有良好的工程应用价值。

具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法

针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率,并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测,筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配;其次,采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量,提高算法运行效率;最后,根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯,有效减少误匹配。实验结果表明,本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法,相比传统的SIFT算法,匹配精度提高了约10%,算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下,正确匹配率在93%以上。

硅微轴对称陀螺全角模式下的模态匹配优化技术

硅微轴对称陀螺全角模式下频率裂解会产生较大阈值,通过模态匹配的优化可以减小频率裂解。通过分析全角模式振型进动特点和刚度轴偏差原因,提出了一种高精度模态匹配技术。通过对陀螺进动状态时频率波动信息的分析,解调出其幅值和相位信息作为参考量,调整调谐电压以及调轴电压,从而实现模态匹配。实验结果表明,所提方法相较于传统开环模态匹配方法,频差从0.27 Hz提升至0.1 Hz以内,阈值从8°/s提升至3°/s,在相同360°/s转速下,输出角速率误差由18°/s降低至10°/s。

胶片档案中降噪算法的研究

胶片档案的修复一直是人们关注的重点,传统的人工物理或化学修复方法存在低效和不可逆性的缺点,因此数字化和图像处理技术成为胶片档案修复的热点。本文提出了一种针对彩色胶片档案影像的三维块匹配视频降噪算法。该算法使用连续阶导数的阈值滤波,并充分利用空域和频域特性,有效改善了硬阈值滤波引起的去噪图像上的“振铃”效应。此外,该算法还引入光流估计视频中的运动,在短时间内修复胶片档案画面。通过与其他滤波算法进行实验比较分析,证明了该算法在胶片档案修复中的可行性和实用性,并展示了其在降噪方面的优越性。本文的结果可用于提高胶片档案的质量,促进文化遗产的保护和传承。

基于置信度策略优化的SuperGlue口腔特征匹配算法研究

随着深度学习技术的不断进步,特征匹配算法在计算机视觉领域的重要性日益凸显。传统的SuperGlue算法在特征匹配准确度上已经表现出了优异性能,但在处理低光照和纹理复杂的口腔图像时,其效率和准确性仍有提升的空间。针对上述问题,文中提出一种基于置信度策略优化的SuperGlue口腔特征匹配算法。首先,通过引入一个置信度评分机制,可以更准确地评估特征点对之间的匹配可能性,让算法聚焦于更可能正确的匹配点对;其次,提出动态置信度阈值调整策略,根据口腔图像对的特性和特征点分布自动调整阈值,以达到匹配数量与质量平衡的目的。经过一系列实验验证,改进后的算法在效率和准确性方面都取得了显著提升,尤其是在特征点多样性和图像质量不一的情况下,展现了更好的鲁棒性。设计算法的成功实现,为口腔视觉领域中的特征匹配问题提供了一种新的解决思路,具有重要的理论价值和实际应用前景。

物证鉴定范式发展(一):传统明确结论范式

物证鉴定范式是解释物证结果证据意义并形成鉴定意见过程中采用的科学理论和方法。物证鉴定领域正在经历从传统的物证来源明确结论范式向物证结果似然比评估范式转换。传统物证鉴定范式以特征唯一性作为科学基础假设,已有100余年发展和应用历史,应用于除DNA物证以外的几乎所有物证。鉴定人通过检测和比对物证和样本特征确定二者特征是否匹配,并采用阈值决策方式给出物证和样本来源相同或来源不同意见。基于物证明确来源意见和案件其他证据信息,决策者再做出相关的行为事实推论,作为被告犯罪与否的中间证据事实。在传统范式中,鉴定人从物证和样本特征结果得到物证明确来源意见的过程是一个演绎推理过程:大前提是物证特征唯一性假设,小前提是特征匹配(或不匹配)结果,结论是物证和样本来源相同(或不同)。只要大前提和小前提为真,传统范式的来源明确意见就正确。然而,随着DNA物证结果概率评估方法的发展和成熟,一些学者质疑特征唯一性假设缺少实证证明,进而认为失去这一前提的传统范式的演绎推理无效,因此传统物证来源明确意见范式被认为缺少坚固的科学基础。

改进停止阈值准则的振动信号降噪方法研究

在使用压缩感知理论解决振动信号的降噪问题时,信号重构阶段使用最多的是正交匹配追踪算法,如果该算法的迭代停止阈值选取不当,迭代误差的循环将会导致重构误差增大,降噪性能会下降。提出一种基于改进停止阈值准则的降噪方法,利用离散余弦变换得到完备字典矩阵,对振动信号进行稀疏表示,得到稀疏系数向量;然后用正态分布检验稀疏系数是否服从正态分布,利用3σ准则计算得到停止阈值;最后在求解最小二乘解的步骤之后添加筛选判断条件与迭代停止阈值。仿真定义信号和实测振动信号的降噪分析结果表明:此改进方法可将信噪比(SNR)为-1.0257 dB强噪声背景信号的信噪比提升到2.0549 dB。此方法在信噪比、均方差根等降噪性能指标上均优于SP、OMP、SWOMP三种降噪方法。

基于关键区域特征匹配的生产现场隐患识别方法

为精准识别生产现场的各类隐患问题,避免不安全生产事件的出现,提出一种基于关键区域特征匹配的生产现场隐患识别方法。获取隐患信息关键区域特征,并定义隐患信息分类标准,完成基于关键区域特征匹配的生产现场隐患信息处理。排查隐患问题,并对其等级进行针对性评估,再联合相关参数指标确定隐患识别阈值的取值范围,完成基于关键区域特征匹配的生产现场隐患识别方法的设计。实验结果表明,利用所提方法可以准确识别出设备老化、操作不规范、物料储存不当这三类隐患问题,能够有效避免不安全生产事件的出现,符合实际应用需求。

平台经济背景下经济发展对就业匹配度的影响机制研究

平台经济的发展为产业结构赋能,能够引发就业导向。文章选取2014—2021年省级面板数据,运用门槛效应模型和中介效应模型分析平台经济在经济发展水平与就业匹配度之间的关系。结果表明:(1)经济发展能够有效促进就业匹配度提升,平台经济在其中起着重要的推动作用;(2)地区经济发展对就业匹配度具有滞后影响,且能减少对就业匹配度的负向作用;(3)东部地区平台经济发展水平在经济发展促进就业匹配度方面已经呈现出明显的溢出效应,而平台经济发展水平对就业匹配度满足边际促进效应递减,因此,需要考虑平台经济发展水平的各项异质性指标来设定不同的增量和总量,进而提高人民幸福感。

基于单目视觉感知的分闸开关定位方法研究

针对智能变电站机器人在进行分闸作业时定位精度过低的问题,对基于单目视觉感知的定位方法进行了研究,并建立了单目视觉定位方案。首先针对变电站复杂的室内成像环境影响,设计了一种基于图像亮度均衡强化的阈值分割算法,可以从图像中准确提取开关的轮廓边缘信息;然后设计了一种基于RANSAC的椭圆拟合算法,对轮廓边缘信息进行拟合得到开关的位置信息;最后设计了基于灰度特征的快速匹配算法,并且融合了金字塔匹配策略,提高了匹配速度和抗干扰能力。实验结果表明,该方法的开关位置定位精度为±0.8mm,角度定位精度为±0.9°,且定位效率高,鲁棒性好,满足变电站机器人分闸作业的要求。

基于信号特征的复合字典多原子匹配算法研究

在经典匹配追踪算法的基础上,提出基于信号特征的复合字典多原子匹配的改进算法,并应用于轴承故障诊断领域。针对滚动轴承损伤性故障振动信号特点,构造高频段冲击时频特征原子库与低频段Fourier特征原子库相结合的复合字典。研究复合字典多原子匹配的稀疏分解及重构算法以用于提取故障特征,并在重构算法中引入阈值降噪原理。滚动轴承故障试验信号和工程信号分析结果证明,在冲击性故障特征提取效果上,基于信号特征的复合字典多原子匹配优于单原子匹配,并且硬阈值降噪处理效果优于无阈值处理效果。

运动背景下弱小目标的提取算法

对低信噪比运动背景下序列图像中弱小目标的提取算法进行了研究,提出一种新的目标提取算法。根据运动背景的相关性和目标运动的连续性,采用背景模板匹配技术,计算各帧背景运动量,去除复杂背景,用自适应预估和阈值分割技术捕获跟踪目标。实验中,结合所研究的算法,对100帧包含低对比度弱小目标的运动图像序列进行了处理。实验结果表明,此方法能有效地实现目标的自动捕获与跟踪,跟踪效率高,跟踪稳定。

基于SSDA的改进算法

传统的图像相关匹配算法精度高,但在大尺度图像的应用场合下多不能满足实时性的要求。文中对SSDA算法作了改进,试验结果表明,改进算法在保持SSDA算法的精度的同时大大提高了运算速度,改进效果明显。

基于免疫的最小有效检测器集生成算法

通过对可变模糊匹配阴性选择算法生成的检测器集覆盖空间的分析,针对检测器集中检测器之间出现的互相匹配的现象,提出一种最小有效检测器集生成算法。该算法利用模糊思想确定匹配阈值,有效去除了检测器集中的冗余现象。仿真结果表明,由该算法所生成的检测器集空间覆盖率显著提高,实现了以较小的检测器集合,检测到较大范围的"非己"行为,从而提高了系统的检索率和性能。

基于DSP的血型图像判读系统

为了减少人眼判读对血型分析结果的人为因素干扰,设计了自动血型图像判读系统。对该系统所采用的硬件组成和软件识别算法进行研究。采用DSP芯片、SDRAM芯片、FLASH芯片、图像编码芯片、图像解码芯片、U盘/SD卡读写芯片等设计了本系统的硬件;采用灰度变换、平滑滤波、模板匹配、阈值处理、颜色分量提取等算法设计了本系统的软件识别算法。实验结果表明:本系统采用的算法可以有效地分割出血型卡中的微柱小管,并实现红细胞分布的有效识别;同时,采用颜色分量提取的方法可以有效地区分血型卡的种类。本系统基本满足血型图像自动判读的要求。