基于生物特征识别技术的智能监控系统设计

视频监控在安全领域扮演着重要的角色,但视频监控通常只是录制现场视频图像,用于事后做证,缺乏主动性和智能性。在分析了视频监控系统的结构,介绍了可用于视频监控的生物特征识别技术,最后提出了一种基于生物特征识别技术的视频监控系统设计方案,以对视频画面中的人物进行识别,在特定目标出现后能做出相应的反应。     

基于P范数的核最小对数绝对差自适应滤波算法

为了进一步提高在a稳定分布噪声背景下非线性自适应滤波算法的收敛速度,本文提出了一种新的基于p范数的核最小对数绝对差自适应滤波算法(kernel least logarithm absolute difference algorithm based on p-norm, P-KLLAD).该算法结合核最小对数绝对差算法和p范数,一方面利用最小对数绝对差准则保证了算法在a稳定分布噪声环境下良好的鲁棒性,另一方面在误差的绝对值上添加p范数,通过p范数和一个正常数a来控制算法的陡峭程度,从而提高该算法的收敛速度.在非线性系统辨识和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真结果表明,本文算法在保证鲁棒性能的同时提高了收敛速度,并且在收敛速度和鲁棒性方面优于核最小均方误差算法、核分式低次幂算法、核最小对数绝对差算法和核最小平均p范数算法.     

煤粉着火模式对再燃脱硝效率影响的实验研究

在一维携带流实验台上研究了烟煤煤粉着火模式,包括均相着火和非均相着火,对煤粉再燃还原NO的影响。实验结果表明,温度一定时,随着再燃区氧体积分数的增加,煤粉挥发分首先着火,脱硝效率明显下降;而非均相着火初期造成的颗粒高温有利于异相还原NO,脱硝效率得以回升;氧体积分数进一步提升,再燃区呈现富氧状态,脱硝效率再次下降。提高再燃区温度促进煤粉还原NO,脱硝效率更高,但是也促使挥发分在更低的氧体积分数下着火,着火后脱硝效率下降更多;粒径对煤粉着火以及还原NO的影响较为复杂,粒径在40μm以上,不同氧体积分数下脱硝效率基本上随粒径增大而下降。     

基于Matlab的数字滤波器的设计与应用研究

数字滤波是语音和图像处理、模式识别、谱分析等应用中的一个基本处理算法,在数字信号处理中占有极其重要的地位。研究了基于Matlab环境下的IIR数字滤波器的设计与实现,给出了相应的Matlab函数命令,并将滤波器应用于图像噪声的去除,取得了不同的效果,就其结果做了进一步的解释和说明。     

基于多任务学习的番茄叶片图像病害程度分类

针对现有的分类深度神经网络大多为扁平型的网 络架构,很少关注数据类别的层次 性结构,导致分类器训练难度较大的问题,本文提出一种基于数据层次关系的多任务学习分 类网络模型。依托番茄叶片病害的层次结构信息设计了一个带有共享网络的由粗粒度到细粒 度的层次结构进行病害程度分类,网络模型以ResNet-50作为网络主干,包括两个子网络: 粗粒度网络模块负责区分番茄病害共5类,细粒度网络模块在残差网络模块的基础上添加 SE模块负责病害程度的分类共9类。通过对网络架构各个分支的验证,以及同VGG-16、 ResNet-34、ResNet-50 3种扁平型网络在病害程度分类任务上做比较,证明本文网络结构 的 可行性和有效性,最终测试集分类精度达到93.97%。证明本文结合数 据与网络的层次结构 采用多任务分类方法,是一种有效的病害程度分类算法。     

移动火焰锋面(MFF)模型的理论对比与实验验证

本文根据碳粒非均相着火,有无颗粒温度跃变现象,来判断CO的均相着火,阐述了MFF模型中颗粒边界层CO着火燃烧假设的理论意义。通过实验与理论对比,证明了小于100μm的碳粒有可能发生CO着火。MFF模型预报与连续膜模型,以及实验点都有好的符合。利用MFF模型推导出三种极限情况的燃烧模式,揭示了MFF模型与连续膜模型的理论关联。从理论与实验对比中,进一步地验证了MFF模型。     

非高斯冲激干扰下基于Softplus函数的核自适应滤波算法

针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplus function,SP-KFLP),该算法将Softplus函数与核分式低次幂准则相结合,利用输...     

煤粉再燃脱硝效率与着火状态之间的关系

在一维炉上采用煤粉作为再燃燃料进行了脱硝的实验研究,发现脱硝效率随再燃区氧浓度的增大呈现非单调的变化规律.采用煤粉气流均相着火模型和炭粒非均相热力着火模型对煤粉再燃脱硝效率与其着火状态的相互作用进行了研究.煤粉均相着火之前,脱硝效率随氧浓度的增加而上升,均相着火之后,脱硝效率明显下降并逐渐达到一个谷点.氧浓度进一步增大时,煤粉发生非均相着火,颗粒温度升高,异相脱硝效率升高,它的作用开始占优,总体脱硝效率再次上升.     

基于简化的PCNN与类内最小离散度的图像自动分割方法

提出了一种基于简化的PCNN与类内最小离散度相结合的自适应图像分割方法,在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景,计算目标和背景的类内离散度,取类内离散度最小的分割图像作为最终结果.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,是一种可行的与有效的图像分割方法.     

一种基于肤色与改进的LBP的人脸检测方法

提出了一种基于肤色信息与改进的局部二值模式(LBP)算法的人脸检测方法。首先,用一种新颖的光照补偿方法对彩色图片进行光照补偿并分割肤色像素;其次,用正面人脸滤波窗口提取可能的人脸区域并用改进的LBP算子得到其纹理特征;最后,通过马氏距离比较可能人脸区域的LBP直方图与人脸/非人脸样本的LBP直方图的相似度,进行人脸的确认与定位。通过对caltechface database数据库、Labeled Facesinthe Wildatabase数据库、生活、网络和影视照片的实验验证,提出的方法是健壮与有效的。