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塊LBP-TOP稀疏表示表情與車輛檢測技術(shù)研究[測試測量][汽車電子]

提出基于分塊LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)特征和改進的加權(quán)稀疏表示分類解決微表情識別與專用線車輛狀態(tài)檢測問題。首先利用LBP-TOP特征描述符對從分塊圖像中選擇出的有效塊進行提取特征，將提取的特征作為字典，采取加權(quán)稀疏表示(Weighted Sparse Representation，WSRC)和對偶增廣拉格朗日乘子法(Dual Augmented Lagrange Multiplier，DALM)相結(jié)合的算法(WSRC_DALM)進行稀疏表示分類；然后利用不同尺寸的塊劃分圖像，選擇有效塊提取特征，特征融合后參與分類。在CASME Ⅱ與SAMM表情數(shù)據(jù)庫上采用“留一人交叉驗證”(Leave One Subject Out, LOSO)的分類方法進行5分類，得到的識別率分別達(dá)到了77.30%與58.82%，在車輛狀態(tài)檢測檢測數(shù)據(jù)庫上的實驗達(dá)到了84.60%的檢測率。實驗結(jié)果表明了所提出算法的有效性。

發(fā)表于：2020/12/18 10:49:00

基于深度密集連接控制網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨[其他][其他]

雨線造成的圖像質(zhì)量退化嚴(yán)重影響圖像有效應(yīng)用及計算機視覺算法，因此圖像去雨十分必要。目前主流的深度學(xué)習(xí)去雨方法僅對單一尺寸的雨線有效，并且存在雨線去除不完全、模糊背景等問題。針對以上難點，提出了基于深度密集連接控制網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨算法。通過引入多尺度特征網(wǎng)絡(luò)加強對不同尺寸雨線的提取能力，引入注意力機制模塊提升對有雨區(qū)域的關(guān)注度，引入密集連接控制網(wǎng)絡(luò)以完整表示雨線特征。實驗表明，該方法在合成數(shù)據(jù)集以及真實數(shù)據(jù)集對比主流去雨方法效果均有提升。

發(fā)表于：2020/12/18 10:41:00

城市軌道交通ACLC系統(tǒng)信息安全研究[其他][信息安全]

主要研究了城市軌道交通領(lǐng)域中ACLC系統(tǒng)的信息安全。通過分析防護現(xiàn)狀以及存在的安全隱患，結(jié)合信息安全相關(guān)政策，提出了一種基于安全管理中心的ACLC系統(tǒng)信息安全防護方案，并首次應(yīng)用于軌道交通ACLC專業(yè)。該方案能夠有效保護ACLC系統(tǒng)不受外部或內(nèi)部的入侵和攻擊，確保城市軌道交通的安全穩(wěn)定運行。

發(fā)表于：2020/12/18 10:03:51

面向超低功耗傳感器的Modbus協(xié)議研究與實現(xiàn)[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前眾多傳感器、設(shè)備終端、儀器儀表需要具備超低功耗特性，同時又需要連入Modbus工業(yè)現(xiàn)場總線，而傳統(tǒng)的Modbus通信機制無法適應(yīng)低功耗模式，導(dǎo)致超低功耗特性器件在工業(yè)應(yīng)用中的局限性。為解決此問題，提出了一種可用于Modbus總線協(xié)議的超低功耗信息處理機制。通過對傳統(tǒng)Modbus協(xié)議和常用設(shè)備的低功耗處理機制分析，重新搭建了Modbus協(xié)議信息處理機制，在通信處理過程中對寄存器進行顯式和隱式抽象，將寄存器操作與儀器功能動作緊密聯(lián)系起來，提高任務(wù)執(zhí)行效率和儀器整體的實時性。搭建Modbus主機到低功耗傳感器的測試系統(tǒng)，結(jié)果表明，該Modbus協(xié)議處理機制可以在傳感器保持超低功耗特性運行的同時，實現(xiàn)與主機穩(wěn)定可靠的通信。

發(fā)表于：2020/12/18 9:56:40

基于LSTM的濕法煙氣脫硫漿液pH值建模[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對燃煤電廠濕式石灰石-石膏濕法煙氣脫硫(WFGD)過程中漿液pH值測量時間長，不利于WFGD作業(yè)的問題，建立高精度的漿液pH值模型?；谏疃葘W(xué)習(xí)的框架，利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM）算法對時間序列處理上的優(yōu)越性進行建模，該模型具有良好的精確度和泛化能力。將燃煤機組實際運行數(shù)據(jù)中與漿液pH值變化相關(guān)的變量作為模型的輔助變量，建立基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漿液pH值預(yù)測模型。對模型進行仿真驗證，并分別與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最小二乘支持向量機(LSSVM)模型比較，結(jié)果表明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度最高，驗證了LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)建模中的優(yōu)良性能。

發(fā)表于：2020/12/17 17:12:46

基于深度學(xué)習(xí)的魚類識別與檢測的算法研究[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

魚類分類識別在漁業(yè)資源研究、魚類知識的科學(xué)推廣、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工、稀有物種保護等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。針對大菱鲆、黃鰭鯛、金錢魚、鯔魚這四種魚類，利用PyTorch框架為基礎(chǔ)，通過ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型，用不同的算法對其進行分類識別，不斷對模型進行優(yōu)化，對四種魚類訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過測試其準(zhǔn)確率達(dá)到96%以上。同時用PyQt5開發(fā)了GUI可視化界面，通過界面圖片的選擇和預(yù)測功能按鈕的操作，測試結(jié)果實際類別與預(yù)測類別一致，用DSOD框架做了水下目標(biāo)實時跟蹤檢測，提高了對小目標(biāo)的檢測率，同時保持了模型的檢測速度，檢測結(jié)果達(dá)到期望。

發(fā)表于：2020/12/17 17:04:48

數(shù)字濾波器級聯(lián)設(shè)計及仿真[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

測振儀中使用的數(shù)字加速度傳感器信號存在自身噪聲和環(huán)境噪聲,采用MATLAB仿真工具對加速度傳感器信號進行頻譜分析，識別干擾信號。干擾信號影響加速度傳感器輸出的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，針對噪聲干擾分別采用IIR低通數(shù)字濾波器設(shè)計和MATLAB工具箱Fdatool進行陷波數(shù)字濾波器設(shè)計得到濾波器數(shù)字模型。在對單個濾波器效果進行仿真驗證之后，再對它們實施級聯(lián)設(shè)計，從而獲得雙重的濾波效果。對經(jīng)級聯(lián)濾波處理后的加速度傳感器數(shù)據(jù)進行仿真分析，結(jié)果表明所設(shè)計的級聯(lián)濾波器實現(xiàn)了低通濾波和陷波濾波的雙重目的，且不會對有用信號造成影響，有效提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。

發(fā)表于：2020/12/17 16:56:08

融合改進ViBe與自適應(yīng)陰影消除的目標(biāo)檢測算法[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

動態(tài)目標(biāo)檢測是獲取視頻中信息的關(guān)鍵步驟。ViBe算法廣泛運用于視頻序列中動態(tài)目標(biāo)檢測，但傳統(tǒng)ViBe算法存在鬼影和陰影現(xiàn)象，均會對目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。融合均值背景建模算法對傳統(tǒng)ViBe算法做出改進，并在此基礎(chǔ)上融合閾值自適應(yīng)混合色度空間陰影消除算法，提出了一種更有效的動態(tài)目標(biāo)檢測算法。實驗結(jié)果表明，該算法不僅可以準(zhǔn)確地提取出運動目標(biāo)，而且可以有效地消除陰影。

發(fā)表于：2020/12/17 16:49:24

基于幾何變換的草圖重疊筆畫的判斷和擬合方法[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

在創(chuàng)建草圖時，設(shè)計師經(jīng)常使用多個過度繪制的筆畫來描述預(yù)期的曲線。對于這樣的草圖，觀察者們很容易將這些筆畫判別為是同一個筆畫類型。為了將過度繪制的筆畫修整為單一筆畫，提出了一種基于幾何變換的草圖重疊筆畫的判定和擬合方法。該方法首先找到輸入的筆畫中最長的一條，并將該筆畫經(jīng)過折點化處理后得到一個逼近該筆畫的折點序列。將折點化的線段經(jīng)過變換后得到一個變換矩陣，通過這個矩陣來判斷哪些屬于過度繪制筆畫，再將聚類后筆畫進行擬合從而修整為單一筆畫，這樣既能提高運算速度又達(dá)到了設(shè)計師的意圖草圖。

發(fā)表于：2020/12/17 16:43:00

語音偽裝方法及其防御對策綜述[其他][信息安全]

語音偽裝是指以隱藏說話人身份為目的對說話人的個性特征進行的改變。近年來，隨著智能語音交互技術(shù)和聲紋認(rèn)證產(chǎn)品的快速發(fā)展，語音偽裝被應(yīng)用到語音產(chǎn)品隱私保護中，但是也被不法分子用以實施違法犯罪行為。因此，語音偽裝成為目前語音處理和信息安全領(lǐng)域非常有實用意義的研究問題。在簡要介紹語音偽裝的典型模型和方法的基礎(chǔ)上，梳理了語音偽裝威脅量化評估方案，總結(jié)了近幾年偽裝語音的防御對策，分析了目前防御對策中存在的問題及技術(shù)難點，并對語音偽裝的未來研究發(fā)展方向進行了展望。

發(fā)表于：2020/12/17 16:36:11