目标因子分光光度法同时测定中成药复方五味子中三项活性成分

将目标因子分光光度法应用于五味子提取液中五味子甲素、五味子乙素、五味子醇甲等三项活性成分的同时测定,介绍了基本原理和具体的分析步骤,运用计算机VC 语言对试验数据进行回归分析。试验结果表明,目标因子分光光度法对样品各组分的平均回收率在98.9%-106.7%之间,样品不经分离即可同时测定。     

班轮运输燃油补给决策与航速优化的经济环保双目标模型

为了解决航运企业既需要节约成本又需要低碳减排的问题,以燃油补给策略与航速为决策变量,建立了考虑经济与环保双目标的班轮运输燃油补给决策模型.在对目标进行标准化处理的基础上,采用加权和法将双目标优化问题转换为单目标优化问题,从而采用Lingo优化软件实现模型的求解,并采用权重调整策略得到了营运成本及碳排放的Pareto解集...     

基于高次余弦散射分布的空间卫星可见光特性

基于几何光学和辐射理论,研究了空间卫星的可见光散射特性.空间卫星的背景辐射主要包括太阳的直接辐射和地球及大气的散射辐射,根据目标的结构特性与背景特性建立了空间卫星的几何模型和光照模型.分析目标表面状况,入射到目标表面的光线近似服从高次余弦散射分布,根据能量守恒定理及表面材料的高次余弦散射分布特性建立了目标散射特性的数学模型.通过矢量坐标变换确定太阳、地球、观测卫星在目标本体坐标系下的相对位置关系.根据给定的几何尺寸和表面物性参量仿真获得了目标在探测器入瞳处的能量分布及星等特征,目标本体与太阳帆板在探测器入瞳处的辐照度最大量级均为10-12 W/m2.仿真结果表明太阳帆板在目标特性分析时不可忽略,为空间目标的可见光探测提供参考数据.     

基于柯西分布的视频图像序列背景建模和运动目标检测

提出了一种用于视觉监视系统的基于柯西分布的发光模型的光照不变变化检测方法.假定视频图像序列中每个背景图像像素点灰度观测值的时序变化由白噪声引起,利用建立的初始化背景高斯统计模型对每帧图像进行归一化,得到了背景像灰度比值的分布符合标准柯西分布的结论,解决了柯西分布的模型参量估计问题.在变化检测的基础上,YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度被用来识别和消除由阴影和反光等引起的变化区域.结果表明,提出的背景建模方法对场景中各种光线变化、小的背景扰动等噪声具有稳健性,可以较为可靠地检测前景目标,识别和去除阴影和反光.     

一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

基于小波变换和数学形态学的运动物体检测

提出了一种基于帧差法和小波变换相结合的运动目标检测方法,充分利用帧差法计算简单和小波变换的多尺度特性。实验表明,这种方法可以有效地从复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动目标。而且能够有效的抑制噪声。同时减少计算时间,满足检测的实时性要求。     

复杂背景下扩展目标极形态分形分割算法

 用极形态算子优化分形模型,提出了一种复杂背景下的扩展目标分割新算法。首先分析极坐标系中可变尺度形态结构算子的旋转缩放特性,并以此为基础进行极形态运算,再利用最小二乘法提取分形尺度误差进行二值化,然后进行边界跟踪,依据先验知识抑制背景团块,最后保留并填充面积最大的目标团块。仿真实验证明能够有效分割复杂背景下的扩展目标,并较好地保留了目标形状特征。     

高效率行波管电子枪设计及其优化

 利用综合迭代法初步确定了用于高效率行波管的电子枪几何尺寸参数,考虑电子枪设计对导流系数、注腰半径、层流性等参数提出的要求,通过建立评价电子注性能优劣的目标函数以量化设计结果;应用EGUN软件和步长加速直接求优的方法对目标函数进行了优化,优化结果满足了设计要求。该电子枪已经用于制管实验,电子注静态通过率99.7%,动态通过率98.0%,电子效率达到34%,实验结果进一步验证了该电子枪设计的合理性。     

一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法研究

基于深度学习的目标跟踪算法由于其良好的性能已经成为目标跟踪领域的主流算法之一。其核心思想是进行前后帧的相似性学习从而完成模板帧与搜索帧的匹配。其中,相似性学习是影响跟踪算法性能的关键一环。以孪生网络的相似性学习为切入点,对现有的深度互相关(DW-XCorr)的相似性学习方式进行改进,提出了一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法。该算法在SiamRPN的基础网络框架下,构造多尺度互相关(Multi-Scale Cross Correlation,MS-XCorr)模块,对原有的互相关操作进行多尺度的改进,从而增加学习特征尺度的多样性,提高了跟踪网络相似性学习的效率,最终使得算法跟踪性能有进一步提升。在实验部分,将改进后的算法与其基线进行了对比实验,该算法在成功率(Success Rate)、精度(Precision)及平均精度(Norm Precision)上均有提升,成功率提高了4.3%,精度提高了4.4%,平均精度提高了4.0%。实验表明,多尺度互相关模块相较于深度互相关模块具有更强的相似性学习能力,提出的多尺度相似性学习的目标跟踪算法在目标光照、形态变化、遮挡以及干扰等复杂场景下具有更...     

自动对靶喷雾靶标红外探测研究

农林作物一般非连续种植,喷在农林作物靶标之间的药液造成巨大浪费和严重环境污染,因此探讨利用红外线探测技术实现靶标的自动探测, 对靶精准喷施意义重大。红外线可有效防止可见光的干扰,响应速度快,可实现无接触探测,由此建立的红外光电探测系统可靠性好、成本低。红外发光管发射出红外光照射到被探测物体上,反射的红外线被光电探测器接收,触发控制信号,实现自动对靶施药。系统中不同探测器组采用不同编码的调制脉冲红外信号,可消除组间光路干扰及其他光信号的干扰。实验结果表明所建立的红外靶标自动探测装置可对农林作物靶标进行自动探测,光波波长为850 nm,探测距离为0.1～6 m可调,靶标最小识别间距小于0.3 m。