基于背景差的运动目标检测方法比较分析*

背景差是常用的运动目标检测方法,其基本思想是通过视频帧与背景参考图像的差分实现运动目标检测。背景差法的核心是背景模型的构造。首先介绍基于背景差的运动目标检测方法的关键步骤:预处理、背景建模、背景差分、后处理;其次介绍几种典型的单背景和多背景模型;然后利用自适应背景模型、中值滤波、卡尔曼滤波、混合高斯模型等进行运动目标检测,并从速度、存储开销、准确率等方面对这些方法进行了分析比较。实验结果表明,单背景模型具有更快的检测速度,而多背景模型的检测准确度更高。     

一种面向频域的通信信号盲干扰检测算法

针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。     

校园网Linux环境下入侵诱骗系统的研究与实现

当今的网络环境变得越来越复杂,网络安全管理员的工作不断加重,不经意的 疏忽便有可能遗留下安全的重大隐患,同时网上黑客教程和千余种入侵工具随手可得,因此 网络安全问题防不胜防,网络的防卫必须采用一种纵深的、多样的手段。入侵诱骗技术是网 络安全中的一个新兴的领域,是对现有的网络安全体系的一次重要扩充。结合校园网络平 台,将入侵检测和入侵诱骗有机地结合起来,对入侵诱骗系统进行了研究和具体实现,并详 细阐述了入侵诱骗系统的中心管理端和网络代理端的构成和功能。     

基于DFCNN-CTC和Transformer的中文语音识别

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理.因此,引入语音端点检测解决上述问题.同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大等问题,提出一种以全序列卷积神经网络DFCNN作为声学模型,Transformer作为语言模型...     

七〇五所研制成功新式管材自动包装系统

<正>近日,由中船重工第七〇五所研究所开发的"套袋式管材自动包装系统"首套设备试制成功,经大量的试验验证,各项指标达到设计要求,目前在行业内属于首创,并已申请专利。七〇五所开发的"套袋式管材自动包装系统",由翻料码垛机、捆扎套袋包装机等组成,包括集料、下料、计数、码放、墩齐、输送、捆扎、贴标、套袋、封边、卸料等一系列工作流程,实现了Φ16~Φ32一模四出穿线管生产     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

分离谱处理方法在L(0,2)模式超声导波管道检测中的应用

超声导波无损检测技术在管道检测过程中,由于超声导波存在频散和多模式特征,其遇到管道边界和不规则缺陷通常会发生模式转换,导致检测信号分辨率降低。为了将L(0,2)模式导波与其他模式导波分离,提升检测信号分辨率,提出使用分离谱处理方法处理L(0,2)模式超声导波检测信号。在分析该方法工作原理的基础上,优化了其滤波器参数,处理管道不同周向缺陷的检测信号,以信噪比和缺陷杂波比为标准,选择了具有最佳分离效果的SSP信号重组方法。研究结果表明：SSP可以将L(0,2)模式导波与其他模式导波分离,并只保留L(0,2)模式导波;与处理前信号相比,分离谱处理方法信号的分辨率得到了提升,信噪比和缺陷杂波比分别提高了约1.08倍和4.39倍。     

同时收发认知抗干扰系统的改进能量检测算法

为增强复杂电磁环境中同时收发认知抗干扰通信系统的性能,研究了基于该系统的改进能量检测算法,推导出瑞利衰落信道中系统的检测概率、虚警概率及中断概率的理论表达式。该改进方法思想是将自干扰信道容量与接收机所需传输速率进行比较,通过比较结果确定能量检测门限值。仿真结果表明,改进能量检测算法能够有效地降低自干扰信号对同时收发认知抗干扰接收机的不利影响,提升系统的中断性能。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。