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8641.
基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题,提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先,利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息;其次,结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数,同时提出了一… …
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基于多层感知机的蛋白质变性温度预测
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准确预测蛋白质变性温度在蛋白质工程和药物研制等领域具有重要意义。将全局特征和序列特征作为初始特征向量,利用提出的基于权值的降维算法对初始特征向量进行降维,降维后的特征输入多层感知机模型预测蛋白质变性温度。在盲测数据集上,该方法预测结果与实验测定结果的PCC值由降维前的0.77增加… …
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基于改进EMD的滚动轴承故障增长特征提取和损伤评估技术
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针对传统滚动轴承损伤评估方法未考虑故障特征的稳定性和有效性导致评估的准确度不高的问题,提出了基于改进EMD(empirical mode decomposition)的滚动轴承故障增长特征提取和损伤评估技术。使用EMD将不同损伤程度的故障信号分解为一系列的奇异值分量SVD(sin… …
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基于YOLO的道路车辆拥堵分析模型
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针对当前交通运行出现的拥堵问题,提出一种新型的道路状态判断模型。首先,模型基于YOLOv3目标检测算法,然后结合图片对应的特征值矩阵,通过相邻帧之间的特征矩阵作差并将差值逐项求和得到的结果与预设值进行比较来判断当前道路是处于拥堵状态还是正常通行状态,其次再将当前计算出的道路状态与… …
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物联网智能物流系统容错服务组合建模与分析
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针对物流领域的服务组合存在容错性差和服务不可靠等问题,提出一种基于π网的物联网智能物流系统物流服务容错组合模型。首先,在简单介绍物联网智能物流系统后,给出了物联网智能物流系统的容错服务组合框架;然后,基于π网建立了物联网智能物流系统物流服务容错组合模型,并对模型进行了容错正确性和… …
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基于Dropout的改进卷积神经网络模型平均方法
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针对深度卷积神经网络(CNN)中的过拟合问题,提出一种基于Dropout改进CNN的模型预测平均方法。首先,训练阶段在池化层引入Dropout,使得池化层单元值具有稀疏性;然后,在测试阶段将训练时池化层Dropout选择单元值的概率与池化区域各单元值所占概率相乘作为双重概率;最后… …
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基于Darknet网络和YOLOv3算法的船舶跟踪识别
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针对我国沿海与内陆水域区域视频监控处理存在实际利用率低、误差率大、无识别能力、需人工参与等问题,提出基于Darknet网络模型结合YOLOv3算法的船舶跟踪识别方法实现船舶的跟踪并实时检测识别船舶类型,解决了重要监测水域船舶跟踪与识别问题。该方法提出的Darknet网络引入了残差… …
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煤炭运输公路网络可靠性仿真分析
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针对突发事件对煤炭运输公路网络中节点或边的破坏,引起煤炭运输公路网络堵塞的问题,基于复杂网络理论,建立原始法和对偶法构建的网络模型,并用Matlab软件对其可靠性进行仿真分析。首先,对比分析了两种网络的基本特征,然后提出网络效率相对变化量对网络中的关键路段进行识别。基于此,建立网… …
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基于联盟区块链的农产品质量安全高效追溯体系
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针对农产品追溯系统中的安全和效率问题,依据区块链的去中心化安全特性,提出一种基于联盟区块链的高效解决办法。首先,通过星际文件系统(IPFS)对农产品数据进行hash转变,从而减小区块中单条事务数据量,并利用IPFS数据的不可逆原理,达到数据的初步保障;其次,建立联盟区块链模型进行… …
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基于卷积神经网络的弱光照图像增强算法
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针对现有的弱光照图像增强算法强烈依赖于Retinex理论、需人工调整参数等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的弱光照图像增强算法。首先,利用四种图像增强手段处理弱光照图像得到四张派生图,分别为:限制对比度自适应直方图均衡派生图、伽马变换派生图、对数变换派生图、亮通道增强派生… …
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针对传统数据驱动的故障诊断方法难以从QAR数据中提取有效特征的问题,提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的双通道融合模型CNN-LSTM。CNN与LS… …
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针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行… …
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