针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通...针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通过控制双边滤波器权重参数来减少图像边缘信息的丢失;利用小波变换对图像高频系数进行放大,并缩小低频系数,增强图像细节;在配置了开源计算机视觉库的Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,将增强后的边缘信息与传统算法的边缘信息进行比较,以验证其视觉效果及参数效果.结果表明,改进算法较传统算法具有明显优势.展开更多
通过分析空间战场地形模型的特点,比较了不同的地形生成算法。提出了一种用纹理简化地形文件LOD(Level of Detail)的方法,并据此创建了适用于空间战场环境的地形模型;针对Vega软件环境中碰撞检测过量占用系统资源问题,设计并实现了一种...通过分析空间战场地形模型的特点,比较了不同的地形生成算法。提出了一种用纹理简化地形文件LOD(Level of Detail)的方法,并据此创建了适用于空间战场环境的地形模型;针对Vega软件环境中碰撞检测过量占用系统资源问题,设计并实现了一种简化的碰撞检测方法;创建了由多种飞机、雷达、战车等组成的三维实体模型库;在以上几种技术的基础上构建了一个空间战场视景仿真系统。展开更多
在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是应用随机产生字符串的方法来生成检测器。这种方法生成检测器的速度较慢,而且生成的检测器集的检测率低。由于非我样本中存在着关于非我空间的信息,提出通过应用非我样本来初始化基因库并应...在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是应用随机产生字符串的方法来生成检测器。这种方法生成检测器的速度较慢,而且生成的检测器集的检测率低。由于非我样本中存在着关于非我空间的信息,提出通过应用非我样本来初始化基因库并应用基因库来生成检测器的方法来检测入侵。应用KDD Cup 1999入侵检测数据集,通过实验证明该方法是有效的,能更快地生成检测率更高的检测器集。展开更多
基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv...基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv3目标检测算法将检测简化为一个回归问题,通过仅仅一个网络,就能从图像中得到物体的类别与概率,确保了识别的准确性与实时性。针对船舶非标铭牌锈蚀、遮挡等问题,创新点是在基于YOLOv3的非标船牌识别系统的实现框架之上,设计船名有限中文库与模糊匹配机制,有效解决了船牌识别准确率过低的问题,取得了较好的识别效果。展开更多
文摘针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通过控制双边滤波器权重参数来减少图像边缘信息的丢失;利用小波变换对图像高频系数进行放大,并缩小低频系数,增强图像细节;在配置了开源计算机视觉库的Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,将增强后的边缘信息与传统算法的边缘信息进行比较,以验证其视觉效果及参数效果.结果表明,改进算法较传统算法具有明显优势.
文摘通过分析空间战场地形模型的特点,比较了不同的地形生成算法。提出了一种用纹理简化地形文件LOD(Level of Detail)的方法,并据此创建了适用于空间战场环境的地形模型;针对Vega软件环境中碰撞检测过量占用系统资源问题,设计并实现了一种简化的碰撞检测方法;创建了由多种飞机、雷达、战车等组成的三维实体模型库;在以上几种技术的基础上构建了一个空间战场视景仿真系统。
文摘在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是应用随机产生字符串的方法来生成检测器。这种方法生成检测器的速度较慢,而且生成的检测器集的检测率低。由于非我样本中存在着关于非我空间的信息,提出通过应用非我样本来初始化基因库并应用基因库来生成检测器的方法来检测入侵。应用KDD Cup 1999入侵检测数据集,通过实验证明该方法是有效的,能更快地生成检测率更高的检测器集。
文摘基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv3目标检测算法将检测简化为一个回归问题,通过仅仅一个网络,就能从图像中得到物体的类别与概率,确保了识别的准确性与实时性。针对船舶非标铭牌锈蚀、遮挡等问题,创新点是在基于YOLOv3的非标船牌识别系统的实现框架之上,设计船名有限中文库与模糊匹配机制,有效解决了船牌识别准确率过低的问题,取得了较好的识别效果。
