【摘 要】
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为能够提升运动损伤自动检测准确性,节省检测时间,提出基于红外光谱图像的运动损伤自动检测。利用红外光谱图像采集系统采集运动损伤红外光谱图像;利用小波变换去噪处理红外光谱图像;通过结合单阈值增强算法、双阈值增强算法与自适应增强算法,增强去噪后的红外光谱图像;通过计算增强后红外光谱图像中运动损伤区域可靠性,确定运动损伤区域;利用小波分析法提取确定区域内运动损伤信号特征;构建自适应神经网络模型,以运动损伤
【机 构】
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桂林理工大学,广西桂林541004
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为能够提升运动损伤自动检测准确性,节省检测时间,提出基于红外光谱图像的运动损伤自动检测。利用红外光谱图像采集系统采集运动损伤红外光谱图像;利用小波变换去噪处理红外光谱图像;通过结合单阈值增强算法、双阈值增强算法与自适应增强算法,增强去噪后的红外光谱图像;通过计算增强后红外光谱图像中运动损伤区域可靠性,确定运动损伤区域;利用小波分析法提取确定区域内运动损伤信号特征;构建自适应神经网络模型,以运动损伤信号特征为输入量,输出结果即运动损伤自动检测结果。实验证明:所研究方法能够有效检测出运动损伤区域,运动损
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光学合成孔径成像质量评价研究一直是人们关注的焦点,为了解决传统光学合成孔径成像质量评价方法的精度低、评价效率低等局限性,为了改善提高光学合成孔径成像质量评价结果,提出了深度信念网络的光学合成孔径成像质量评价方法。首先分析了光学合成孔径成像质量评价国内外研究进展,阐述了光学合成孔径成像质量评价结果差的因素,然后建立了光学合成孔径成像质量评价指标,并收集了数据,并采用深度信念网络建立了光学合成孔径成像
外界环境光强、被测物表面粗糙度和颜色等都会对激光三角测距仪的CCD光斑图像产生影响,导致图像抖动,精度下降.同时当激光三角测距仪应用在测量范围较宽的场景时,由于激光功率损耗较大,导致远点和近点光斑状态不一致,最终对光斑中心进行计算时不能达到理想精度.为了提高其精度,提出了一种基于遗传算法优化PI参数的激光功率自适应的方法,该方法使用CCD接收到光斑的强弱作为反馈信号,控制注入激光器的电流,使得CCD接收到的激光信号强度在测量范围内任意位置均一致,同时保持恒定,不受外界干扰,从而解算出高精度的光斑中心.分析
研究一种光纤布拉格光栅传感的轴承异常状态识别方法,用以解决轴承状态精准识别难度过大的问题.使用光纤布拉格光栅传感器采集轴承运行时产生的振动信号,将这些信号频谱使用自适应补偿高斯噪声均匀处理,消除由于经验模态分解算法导致的混叠现象.使用隐半马尔科夫模型分类器对轴承转动初始阶段的振动信号实行训练,获得分类器参数;均匀处理后振动信号作为观测值输入到隐半马尔科夫模型转换动态贝叶斯网络分类器中,得到隐半马尔科夫模型参数,根据参数变化情况,判断轴承状态,实现轴承异常状态识别.结果 表明,该方法在识别轴承异常状态时具有
为了提升此类图像的整体柔和度与逼真效果,提出了不同光照强度下的园林景观设计图像优化方法.通过获取到的离散小波变换对不同光照强度下的园林景观设计图像实施门限去噪处理,保留图像内的关键信息;采用Sigmod函数对去噪后图像实施增强处理,提升图像质量,达到符合人眼视觉感受的目的 ;选用自适应非线性变换修正方法对增强后图像实施光照补偿处理,分别修正图像中的光照过暗、过亮及中间灰度区域,获得光度自然柔和的设计图像,实现对园林景观设计图像的优化.实例结果表明,该方法具有较好的去噪效果,去噪后图像的平均峰值信噪较高,图
以提升夜间低照度激光图像的清晰度与分辨率为目的,提出基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强方法。利用多尺度主特征提取法确定夜间低照度激光图像的照射分量,并对照射分量进行优化;利用优化后的照射分量计算夜间低照度激光图像的反射光;针对反射光图像进行强光及噪声抑制,设置响应权值将原夜间低照度激光图像与抑制后的反射光图像进行加权合成,得到视觉特征增强图像。对视觉特征增强图像进行细节特征增强,利用三维虚拟
针对传统光纤网络数据分类方法中由于未考虑到对大规模光纤网络数据流进行降维,导致数据流分类执行时间较长、准确率较低的问题,提出大规模光纤网络数据流的自动分类方法.利用多项式拟合算法结合滑动窗口技术,预处理初始光纤网络数据中异常数据;通过特征向量投影对大规模光纤网络数据流进行降维处理.针对规模光纤网络数据流的动态性,利用概念相似度方法,组建规模光纤网络数据流半监督分类模型.通过模型对数据流进行划分,利用划分后数据集的概念相似性进行分类器训练.同时结合概念相似度选择合适的分类器进行数据流分类.实验结果表明,所提
为提高光通路状态感知的实时性,提出了一种光网络的光通路状态实时感知方法.首先对光通路态势要素进行提取,然后对提取出的态势要素进行量化处理,最后采用神经网络的方法对光网络的光通路状态进一步感知,以此完成光网络的光通路状态实时感知.实验结果表明,此次研究的光网络的光通路状态实时感知方法不仅减少了光通路状态获取时间,保持在2 min内,还减少了随机异常事件定位时间,仅为0.75 min,并提高了随机异常事件定位准确性,达到91％,满足光网络的光通路状态实时感知方法的设计需求.
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