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题名基于边缘检测的分液过程监测与终点识别
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作者
程晗
祝模芮
孔新淋
彭焕庆
彭伟
张浩
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机构
重庆交通职业学院大数据学院
西南大学化学化工学院PSE实验室
西南大学化学化工学院
布达佩斯技术与经济大学电气工程与信息学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期107-113,共7页
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基金
国家自然科学基金资助(21806131)。
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文摘
为解决实验室高耗时操作无人值守问题,提出一种复杂背景透明玻璃仪器内分液过程监测及终点识别算法。利用摄像头采集实验室分液操作画面,采用Canny算子进行边缘检测,获取分液操作的容器区域;为避免分液过程中红绿蓝(RGB)色彩空间多通道特征混合影响,将目标区域画面实时转化为灰度图像;通过全局灰度图像熵随时间变化趋势监测分液进程,并利用图像熵变化曲线最大值判断分液终点。结果表明:基于掩膜裁剪区域一维灰度图像熵终点识别方法与科学家肉眼判断时间平均绝对误差为0.80 s,判断过程更具备稳定性;与基于全画面算法对比,掩膜算法终点判别平均绝对误差降低19.50 s,相对误差降低90.96%,说明复杂背景对终点识别干扰显著;与基于RGB色彩空间图像熵相比,终点判别平均绝对误差降低7.10 s,相对误差降低89.87%,说明纹理信息在终点判别过程中起主要作用。
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关键词
边缘检测
分液过程
终点识别
图像熵
CANNY算子
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Keywords
edge detectopm
liquid phase separation
end-point recognition
image entropy
Canny edge detector
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分类号
X924.3
[环境科学与工程—安全科学]
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题名5G模拟终端信令分析技术研究
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作者
王宛宛
段浴
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机构
重庆交通职业学院大数据学院
重庆邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第5期148-153,共6页
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基金
重庆市重点产业共性关键技术创新重大主题专项(cstc2017zdcy-zdzx0030)。
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文摘
针对5G移动网络数据量暴增、信令分析处理效率较低的问题,为提升信令分析性能,5G与人工智能相结合的智能通信将是移动通信发展的主流方向之一。基于新型5G网络所设计的新型信令分析系统架构,可很好地应用于5G模拟终端。在该架构的基础上,提出一种基于机器学习的信令分析算法。该算法在信令分析过程中,在用户信令流程关联合成之前,选取信令数据Key值C-RNTI作为用户特征。将信令数据中按用户标识进行有监督的信令特征分类模型训练,并使用该模型进行信令分类。实验结果表明,该算法模型综合性能指标较高、分类性能较好,达到了预期效果。
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关键词
5G模拟终端
信令分析
机器学习
分类训练
用户标识
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Keywords
5G simulator terminal
Signaling analysis
Machine learning
Classified translation
User ID
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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