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关键词： 误诊率   脑肿瘤   医学图像处理   前期诊断   确诊患者   后期治疗   医学领域   医生  

摘要： 医生对于部分疾病的前期诊断可能会出现一定的误诊,这对患者后期治疗影响非常大,因此降低疾病误诊率是非常重要的。脑肿瘤作为威胁人类健康的一种重要疾病,医生很难快速、准确地对脑肿瘤图像进行分析判断。本文采用YOLOv9算法对脑肿瘤进行医学图像算法研究,旨在提高医学图像处理和分析的自动化水平,更有效地辅助医生借助医学视像确诊患者的疾病并进行医学研究,这能够有效地降低疾病误诊率,最终达到对疾病的确诊,挽救更多患者的生命。实验表明,该方法的建立对医学领域具有重要意义。

关键词： 铁塔图纸   深度学习   光学字符识别   关键信息提取   U-Net   Tesseract  

摘要： 电力工程设计中铁塔设计图纸的自动识别与信息提取是一项急需解决的问题。该文提出一种基于深度学习和光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术的铁塔设计图纸智能识别系统。该系统由分段结构识别、文本识别和关键信息提取3个主要模块组成。分段结构识别模块采用改进的U-Net卷积神经网络模型;文本识别模块基于Tesseract 4.0进行优化,提高字符识别准确率;关键信息提取模块则使用基于规则的解析引擎,从识别出的分段结构和文本中抽取关键信息。实验结果表明,该系统在铁塔图纸识别的准确性、泛化性和效率方面均达到较高水平塔形结构识别F1值为96.35%,字符识别准确率为99.10%。该系统可有效支持电力工程设计和管理的数字化、智能化转型,具有广阔的应用前景。

关键词： 铁路货车   机器视觉   车轴标记   识别算法  

摘要： 为了能够对铁路货车车轴标记进行自动识别录入,文章基于机器视觉技术提出了一种针对车轴标记的制造单位代号、锻造顺序号(轴号)、锻造年月、轴型等4种类型标记的整体自动识别算法。在对获取的轴端图像进行图像缩放、灰度处理及滤波处理等操作的基础上,采用圆检测和字符检测相结合的方法,实现了车轴标记各角度的倾斜校正和目标区域提取,采用图像投影法对字符区域进行行分割,依据字符排列规则对字符行进行字符分割,最后采用自适应图像增强联合Transformer自注意力的字符识别算法对字符进行识别,并构建了识别系统。实验结果显示,该算法能有效针对车轴标记进行识别,整体字符识别准确率不低于97%,最大计算耗时可控制在2 s以内。

关键词： 数字下变频   数字通信系统   降采样   DDC   算法模块   软件开发   数据分包   信号处理  

摘要： 0引言DDC(Digital Down Converter)即数字下变频,主要功能是对大带宽信号中的特定信号进行降采样。本文所述的软件DDC算法可以实现任意采样率和带宽信号的数字下变频操作,又因为DDC输入的往往都是大带宽信号,数据量较大,因此支持数据分包处理,以加快运行速度。这对于离线数据分析、信号处理类软件开发以及数字通信系统都具有重要意义。

关键词： SPGD算法   分布式   光电传感器   采集图像   颜色校正   图像分割   视觉传达   增强方法  

摘要： 分布式光电传感器采集到的图像存在细节丢失的问题。针对上述问题,研究一种基于SPGD算法的分布式光电传感器采集图像视觉传达增强方法。对分布式光电传感器采集的图像进行颜色校正,以恢复图像的真实颜色。利用聚类算法将图像中的像素划分为若干个具有相似特性的同质区域。针对每个区域,利用SPGD算法实施细节增强处理,融合后,得到完整的视觉传达增强后的图像。结果表明:经过SPGD算法的增强,图像纹理变得更加清晰,细节部分得到了显著的增强,图像信息熵可达到16以上,MSE基本保持在0.1左右,PSNR值最高可达到33.5 dB,说明增强后图像包含更多的细节信息,失真较少,图像增强效果较好。

关键词： 智能交通   边界控制   积分终端滑模控制   过饱和区域   宏观基本图  

摘要： 【目标】现有基于滑模变结构的区域边界控制算法存在明显缺陷,即系统状态需要在时间趋于无穷大时才能收敛到平衡点,仅能保证系统的渐进稳定。这显然无法满足现代城市交通管理对于快速响应和高效调控的需求。为克服该局限,提出一种基于宏观基本图和积分终端滑模的区域边界控制算法,获得较快的收敛速度以及较好的鲁棒性和扰动抑制特性。【方法】首先,将干扰(非门控或区域内部交通量)和宏观基本图建模中的不确定性视为集总干扰,建立城市过饱和区域边界控制系统模型。在此基础上,引入非线性积分终端滑动超平面,设计一种基于积分终端滑模的边界控制算法。【结果】将所提方法应用于5×5均匀棋盘路网中,路网累积空间交通流量有超过1%的提升,部分算例中接近5%;平均速度有超过5%的提升,部分算例中超过8%。所提出算法具有较快的收敛速度和较好的扰动抑制能力,能显著提升路网累计吞吐量和路网中车辆平均速度,缓解过饱和区域交通拥堵。【结论】相较于既有滑模变结构边界控制算法,所提出算法采用非线性积分终端滑动超平面,能保证受控路网状态在预设有限时间内收敛到期望状态;相较于既有比例积分控制策略,能更好处理受控路网中非常值干扰交通需求和宏观基本图建模中存在的低离散度。

关键词： 城市轨道   自动控制   配时优化   多目标优化   粒子群算法  

摘要： 为进一步缓解城市轨道交通道路交叉路口的交通拥堵问题,提出一种基于多目标优化模型的交通信号配时优化方法。以车流量预测数据为基础,结合多种因素构建交通信号配时多目标优化模型;以粒子群算法作为多目标优化模型的求解方法,并对该算法进行改进,以进一步提升其寻优能力,进而获取更优的信号配时方案。仿真结果表明,与传统的粒子群算法相比,改进的粒子群算法具有更强的寻优能力;与原始的配时方案以及Webster配时法相比,本研究的配时方案在平均停车次数、平均延误时间、通行能力3个评价指标上均具有更好的表现,其中,在测试路段早晚高峰的配时方案的通行能力时分别达到了3205 pun/h和3318 pun/h,优化效果良好。综上,构建的基于多目标优化模型的交通信号配时优化方法整体优化效果良好,可对交通信号配时进行有效优化,可应用于实际的交通自动控制场景,缓解交通拥堵问题,可行性较高。

关键词： 物流配送   人工水母优化算法   配送能力   响应机制  

摘要： 当前,我国很多地区面临物流配送成本高、配送能力不平衡等问题,从企业竞争及共存的角度出发,结合国家绿色低碳发展的政策,整合散乱分布的小型物流公司,建立综合型物流集中配送站的意义重大。为此,本文针对某地区分散的物流公司,考虑成本、路程和配送能力等因素,通过人工水母优化算法对物流集中配送站的选址问题进行求解,并采用遗传优化算法和粒子群优化算法对求解所得出的结果进行对比,验证本文所使用的人工水母优化算法的有效性。以期提升物流行业的配送能力,充分发挥物流配送快速响应机制的作用。

关键词： 主动悬架   不确定性与扰动观测器   H_(2)观测器   H_(2)/H_∞控制   改进的UDE算法  

摘要： 汽车高性能主动悬架对提升驾乘体验感具有显著优势,鲁棒性控制算法是发挥主动悬架性能的重要保障。针对典型鲁棒控制算法难以实现有效扰动估计和补偿的问题,本文提出了H_(2)/H_(∞)-H_(2)-IUDE算法,采用IUDE算法估计并补偿扰动,并引入H_(2)状态观测器,相比H_(2)/H_(∞)算法增强了鲁棒性。首先,建立了半车主动悬架控制系统模型,并定义了扰动形式。然后,提出能实现扰动估计和补偿解耦的IUDE算法,并提出一种H_(2)状态观测器,进而实现了对H_(2)/H_(∞)算法的再设计。最后,针对随机路面和减速带路面等典型工况进行仿真分析。结果表明,所提出的算法相比H_(2)/H_(∞)算法,随机路面工况的车身质心垂向加速度和俯仰角均方根值分别下降了7.6%和5.9%,对汽车平顺性有明显改善。同时,所提出的H_(2)观测器能有效估计系统状态,IUDE算法能准确估计扰动,并能够避免非解耦型UDE方法带来的悬架动挠度恶化问题,具有优异的扰动估计和灵活补偿的突出特点。

关键词： 人工智能   区域预警系统   光电图像识别  

摘要： 研究旨在探究人工智能算法在区域预警系统中光电图像识别的应用。文章详细介绍了区域预警系统与光电图像识别的概念,探讨了光电图像识别技术的基础理论,分析了人工智能算法的分类及其特征,并提供了这些算法在图像识别中的应用实例。通过构建实验环境、设计算法并在数据集上测试等方法,研究得出了相应的实验结果并进行了分析。研究结果显示,这些方法对区域预警系统的性能提升具有积极意义,并表明人工智能算法在光电图像识别方面具有广阔的应用前景。