基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

面向反恐战术边缘的移动云服务模型架构

分析了新形势下在反恐战术边缘执行反恐任务所面临的问题以及解决以上问题的能力需求,提出了面向反恐战术边缘的移动云服务模型,并分别从总体架构、边缘架构、指控架构和功能架构等方面对模型相关策略和要素进行了描述.分析了该模型的运行机制,为实现在反恐战术边缘提供机动灵活的信息交换和处理能力提供了一种新的途径.     

边缘计算军事应用需求及作战运用构想

边缘计算具备低延迟性、高可靠性、高安全性、低流量等优势,其将云服务中心的计算、分析、存储等能力扩展到网络边缘,能够提供低延迟、高可靠和隐私保护的本地计算服务,在军事领域具有广泛的应用前景,目前已成为各国争相角逐的战略要地.分析了未来多军种联合作战对边缘信息服务的迫切需求,提出了边缘计算在军事领域的作战运用构想,并从开展边缘计算军事应用需求论证、典型场景演示验证、建立相关军事应用标准和制度规范等方面提出了边缘计算军事应用的发展建议.     

边缘计算在军事信息系统智能化发展中的应用

边缘计算是物联网技术与人工智能技术深度结合的产物,核心思想是在靠近终端的网络边缘侧就近提供智能服务,满足用户在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求.通过对边缘计算在军事信息系统中运用优势的分析,认为其主要理念内涵符合军事信息系统智能化发展的方向.归纳了边缘计算在军事信息系统领域的相关关键技术,并基于边缘计算搭建了无人机作战信息系统样例,较为直观地展现了如何运用边缘计算提升军事信息系统的作战效能.最后提出几点发展建议,供相关规划部门和研究机构参考.     

一种基于区域标记的虹膜内边缘定位新算法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.首先,采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测;然后,利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值,并利用直方图的方法分离出瞳孔区域;最后,采用投影的方法进行瞳孔的定位.实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位.     

基于蚁群算法的直线边缘提取方法

提出了一种基于蚁群算法的直线边缘提取方法.利用相邻边缘点的相位信息作为蚁群搜索的启发信息,同时引入终止概率,在不满足搜索条件时终止搜索.迭代搜索完成后,最后根据边缘点上的信息素遗留,提取出直线边缘.实验结果表明,该方法在检测直线边缘的同时,还可以保留边缘的细节,定位直线边缘的端点.     

边缘信息的红外与可见光图像融合评价

建立能同时结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法是目前图像融合中急需解决的问题之一。以反映人类视觉特性的结构相似度为依据,并结合源图像与融合图像的边缘信息,提出了一种新的图像融合质量评价方法,该方法充分反映了人类视觉系统的特性,可以为不同环境下选择不同的图像融合算法提供依据。通过对红外与可见光图像采用多种不同的融合算法进行融合质量评价,实验表明,评价结果与人眼主观评价一致,是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法。     

兵团粮仓

农六师奇台农场位于准噶尔盆地东南边缘昌吉回族自治州奇台县境内,全场总人口3.4万人,占地114万亩。2011年,三次产业比为63.1:44.5:19.4。近年来,该场以"调优调精一产,做大做强二产,拓展提升三产"为发展理念,以大招商促进工业大跨越,以农业结构大调整促进农业产业化大发展,以完善设施、凝聚人气促进小城镇大变样,"三化"建设目标明晰、定位准确,经济社会呈现出跨越式发展态势。     

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明：与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。