基于机器学习的固体火箭发动机无损检测

传统固体火箭发动机无损检测图像判读工作存在人工识别效率低、图像数据分散及数据利用率低等问题。本文借助机器学习算法与计算机视觉技术,利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究,探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法,深入挖掘固体发动机无损检测数据的内在联系,找到潜在规律。本研究不仅为固体发动机无损检测图像判读提供了一种准确、高效的手段,同时,能够为发动机无损检测图像识别、测量、判读和发动机相关故障模式分析与故障诊断提供数据和决策支持,也能够为未来机器学习在固体发动机无损检测图像判读领域的深入应用提供实践探索和理论研究方面的参考。     

基于机器学习的固体火箭发动机无损检测数据智能判读

传统固体火箭发动机无损检测图像判读工作存在人工识别效率低、图像数据分散及数据利用率低等问题。本文借助机器学习算法与计算机视觉技术,利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究,探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法,深入挖掘固体发动机无损检测数据的内在联系,找到潜在规律。本研究不仅为固体发动机无损检测图像判读提供了一种准确、高效的手段,同时,能够为发动机无损检测图像识别、测量、判读和发动机相关故障模式分析与故障诊断提供数据和决策支持,也能够为未来机器学习在固体发动机无损检测图像判读领域的深入应用提供实践探索和理论研究方面的参考。     

一种基于图像灰度值切线方向的边缘检测方法

提出了一种基于图像灰度值切线方向的边缘检测方法.首先搜索确定当前点的灰度值切线方向,然后根据此切线方向两侧像素的灰度变化情况生成边缘图像.对于含噪声的图像,引入噪声检测方法,无需平滑预处理,直接就能得到边界图.实验证明该方法是简单有效的边缘检测方法.     

一种基于小波变换的X线图像边缘检测算法

在小波变换的基础上探讨出一种用于X线图像边缘检测的新算法,能够对X线图像进行边缘检测和分割。通过预处理（去噪,增强）、小波变换实现了图像的二值化。采用新算法及传统方法对X线图像进行边缘提取,并对结果进行比较。实验证明该新算法快速、精确、抗噪能力强。     

基于LSSVM的JPEG图像信息隐藏盲检测算法

提出了一种基于LSSVM的针对JPEG图像的信息隐藏盲检测算法。该算法在提取JPEG图像的12维特征向量的基础上,通过LSSVM分类器对待测图像进行分类,以达到检测载密图像的目的。实验结果表明,该算法构建的LSSVM分类器对载密图像进行盲检测时,正确检测率较高,能够实现针对各类JPEG图像信息隐藏算法的有效检测。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

基于RBF神经网络的背景估计及红外小目标检测

利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法

提出了一种基于数学形态的图像边缘检测算法,该算法首先对图像进行直方图均衡和形态学平滑等预处理,然后对图像进行形态学边缘提取及细化处理。实验结果证明该算法优于经典的 Sobel 算子、Laplace 算子和 Canny 算子。     

多平台协同搜索水雷效能分析

侦察水雷是水雷战的一项重要内容。在水下无人作战平台和航空反水雷直升机作战平台搜索水雷概率模型分析基础上,给出了多平台协同搜索水雷方案优化模型,经分析归纳得到多平台协同搜索水雷最优方案,可为实际作战中多平台协同搜索水雷方案的制定、优化提供决策支持,具有较高的实用性。     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

一个新的组合恒等式及其证明

本文以定理的形式提出一个新的组合恒等式。它是在恒虚警算法研究和性能分析中经常遇到的恒等式。对此,文中给出详细的证明。在证明过程中,我们还提出了有关该定理在实际中可以直接应用的3个引理和2个推论。     

混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

有源、无源联合探测系统综合性能分析

根据无源探测系统与有源雷达组成的联合探测系统,给出了一种有源、无源联合探测系统的探测模型,定性、定量的仿真分析了不同布站方法时,系统的探测精度、探测模糊区分布问题,得出了联合探测系统的最优布站方法;与无源探测系统相比较,联合探测系统提高了系统探测精度,改善了探测模糊区.仿真结果可为工程实践中雷达组网的优化部署提供理论依据.     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

应用改进的LP算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。     

运用警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。