简介：过去的几十年中,纵向一体化的商业模式在众多产业中居主导地位。完全一体化的企业甚至控制着某些产业的生产能力和战略局面,诸如钢铁、汽车、航空、计算机、纺织、塑料、航天、石油天然气等产业。

简介：对运动车辆抖动以及摄像头平移运动引起的一些干扰问题进行了研究，提出了在求和绝对误差（SumofAbsoluteDifference，SAD）算法的基础上运用光流法，以此来消除平移运动及抖动产生的视频干扰信号，从而获得稳定的视频流，实现在运动车辆上用摄像头对动态目标的准确检测。结果表明，该方法能够有效地检测出运动目标，并且满足实时性。

简介：介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求，设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力，能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行，具有良好的实时滤波效果。

简介：在使用相机对空中远处点目标成像时，不可避免的，会因为相机的角运动引起图像的模糊。针对这一问题，提出了一种运动模糊复原方法。首先通过建立点目标运动的模型来了解造成运动模糊的原因，其次通过对模型的分析，从基本理论开始推导得出一个退化函数，并且采用模糊图像的维纳滤波复原模型。最后，对图像进行了仿真实验。实验结果表明，该复原模型有较好的复原效果。

简介：运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法，它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标，目标大概为5～10个像素，而且背景复杂，相机抖动，普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下，通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标，同时运用高斯金字塔模型，提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。

简介：目标跟踪系统中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标被另一个物体部分或全部遮挡时,跟踪的特性就会不完整或彻底消失,导致目标跟踪失败。为了解决这一问题,采用不变矩和归一化相关(NCC)对目标遮挡进行判断,然后采用目标位置和速度进行航迹外推,对大量外场视频进行仿真并把算法移植到硬件平台。结果表明,通过上述方法可以有效解决目标跟踪遇到的遮挡问题。

简介：为了在普通PC环境中实现夜间视频的实时增强，对Ardely提出的DADPEQU夜间图像增强方法进行了改进，取得了更适合夜间图像增强的算法。设计了基于动目标检测的夜间视频实时增强策略，通过背景模板的使用，大大减少了增强处理的计算量，大幅提高了处理速度。将改进后的算法与增强策略结合，对夜间视频图像实时增强进行了实验，结果证明该算法既能取得较好的增强效果，又能满足实时处理的速度要求。

简介：本文介绍了齿轮传动的多目标设计方法，以斜齿轮体积和传动平稳可靠性为目标函数，建立了斜齿圆柱齿轮传动的多目标优化设计数学模型。并且结合实例利用科学计算软件MATLAB的优化工具箱求解多月标优化问题。目前，对于斜齿轮优化设计的研究主要集中在减小体积方面，一般不考虑传动平稳性。本文对减小体积和提高传动平稳可靠性两个目标进行了联合优化，这对于齿轮传动设计具有理论指导意义。

简介：美的旗下洗涤电器制造有限公司自2003年采购第一台阿特拉斯·科普柯GA37喷油螺杆压缩机起，近十年来一直是阿特拉斯·科普柯的忠实用户。

简介：阐述了掠海导弹红外特性模拟的意义，通过分析红外成像系统对点源目标探测的影响因素，确定了红外辐射强度、光谱分布、空间分布、运动速度为模拟特征量。以红外辐射、反射理论为基础，研究了模拟特征量估计方法，给出了两种典型模拟器实现方法。

简介：弱点目标的检测是舰载红外警戒系统中的一个关键问题.由于目标处于海天线附近的高强度背景杂波中,因此,采用常规的点目标检测算法对其进行检测的结果都不够理想.针对这一问题,本文提出了一种改进方法:首先用中值滤波方法对海空背景进行预测和抑制,自适应阈值分割后根据目标点和背景杂波残留在多向梯度上的差异,通过多向梯度检测进一步剔除背景杂波残留,提高了单帧图像的检测概率.

简介：介绍一种静止背景条件下实时多运动目标提取与跟踪的方法.使用了单模态背景模型,用连通检测的方法分割出目标,取得目标信息,采用特征参数匹配的方法跟踪目标.对实际中出现的目标停止移动、被背景遮掩和相交运动等情况做了分析.通过采集的图像序列证实采用所提出的运动目标提取与跟踪算法可获得良好效果.

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：根据激光制导目标方位探测系统技术指标,分析了系统光学设计的特点,选定了光学系统的结构形式,探讨了激光回波光斑大小与四象限探测器光敏面大小之间的相互关系及其对目标探测跟踪的影响,并利用ZEMAX软件进行了系统参数优化,设计结果满足了使用要求.

简介：针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。

简介：针对静态背景和缓动背景下的多目标跟踪,提出一种基于HOG与粒子采样定位的单目标和多目标跟踪方法。从背景建模与更新策略出发,采用方向梯度HOG特征与朴素贝叶斯分类学习方法对检测的可疑目标进行判别,识别出兴趣目标。同时提出粒子采样定位算法,在初步确定的目标位置附近,利用一定分布特性的粒子对目标的位置状态进行逼近。对多场景多实例的跟踪仿真实验结果表明：该方法能够自动检测并判别兴趣目标,可以稳定跟踪单个或多个目标,并具有较高的定位精度。该方法可应用于静态背景和缓动背景下的单目标和多目标跟踪。

简介：道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.

简介：针对序列星空图像极大似然估计方法检测非线性运动弱小目标效果较差的问题,提出了一种基于非线性极大似然检测的弱小目标检测方法。首先对目标的运动方程进行泰勒展开,然后以一定的阶次的方程仿真目标在星图上的运动,并通过序列图像在非线性空间解算目标运动的非线性参数,获得目标的运动方程。最后通过归一化斑点检测算子对结果图像中的目标进行检测。实验结果表明在目标信噪比低于2且进行非线性运动时,提出的方法检测目标效果较好。

简介：红外小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统（IRST）、红外警戒等系统中的一项关键技术。常规小目标检测算法存在对椒盐噪声、高亮背景边缘敏感等不足之处,针对上述问题,对天空背景红外弱小目标的几何和灰度特性进行了深入研究,在此基础上提出了基于多向梯度的红外小目标检测的新方法,采用了一种非对称的梯度算子,重新定义了梯度检测函数,提高了对小目标的响应。仿真实验结果表明,该方法能够较好地抑制高亮云层边缘和椒盐噪声,保证了较高的检测率和较低的虚警率,又便于在FPGA上实现,满足系统对实时性的要求。

简介：摘要：本论文研究了矿业安全检测与评估方法，并探讨了其在实际应用中的价值。首先，通过文献综述和实地调研，梳理了当前矿业安全检测与评估的研究现状。然后，提出了一种基于现代技术的综合检测与评估方法，包括传感器网络、数据采集与处理、模型建立等环节。进一步，通过实际案例分析，验证了该方法的可行性和有效性。结果表明，该方法能够提高矿业安全的检测与评估精度，减少事故发生概率，对矿山企业的安全管理具有重要意义。