抽油井故障診斷系統是油井系統產量的關鍵，為了更好更快地對當前油井系統進行診斷以保證石油的產量，人們利用各種各樣的技術來完成這一目標。示功圖的診斷法是油田有桿抽油診斷的主要方法，文章根據示功圖診斷的特點，提取出灰度矩陣特征向量，運用神經網絡對有桿抽油油田典型故障診斷進行建模，最后用實例驗證了此方法的正確性。實驗證明，本系統不僅可行性好，而且故障識別率高，對增加油井產量有重要意義。
標簽： BP神經網絡 灰色理論 故障診斷
上傳時間： 2013-10-17
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針對SIFT算法復雜程度高，實時性差，在維數較高的圖像配準中并不實用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點向量，然后用LDA方法對其進行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進行實驗，實驗結果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時，實時性要優于傳統的SIFT算法，其匹配時間相對于傳統SIFT算法縮短了將近一半。
標簽： SIFT LDA 算法 圖像配準
上傳時間： 2013-10-13
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文中建立不同類型目標的模型匹配數據庫；采用最小周長多邊形構造目標主體輪廓的近似多邊形，以簡化目標主體輪廓減少算法處理的數據量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點個數、最長線段兩側頂點個數、同底三角形面積比向量特征不變量對待識別目標進行描述，應用3個特征量在模型匹配數據庫中逐一進行分層遍歷搜索匹配。實驗表明，基于模型匹配的目標識別算法能夠快速的識別目標，提高了目標識別的實時性，同時能夠判定目標所處的姿態狀況。
標簽： 模型匹配 目標識別
上傳時間： 2013-10-20
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飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展，已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進，并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。
標簽： AdaBoost 算法 特征 圖像識別
上傳時間： 2013-11-04
上傳用戶：日光微瀾
由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。
標簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：417313137
針對準確測量油氣水多相流各分相含量的問題，采用了電容層析成像技術完成油氣水多相流各分相含量測量。通過仿真分析了采用有限元分析方法的電極間的靈敏度特性，探討了測量中的"軟場"特性；結合靈敏度的分析，對單元濾波圖象重建進行了仿真對比，得到單元濾波對圖像重建有很大的改善。說明采用電容層析成像技術測量各分相含量的方案是可行的。
標簽： 油氣水 多相 仿真研究 電容層析成像
上傳時間： 2013-10-15
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提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個具有良好分類特性的特征參數，輸入構建的LS-SVM分類器，以達到檢測載密圖像的目的。實驗結果表明，該算法的檢測正確率較高，檢測速度快，能夠實現針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。
標簽： JPEG 圖像 分析算法
上傳時間： 2014-12-23
上傳用戶：dddddd55
基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎上，優化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點，運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態情況，實現了動態背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。
標簽： 幀間差分 模板匹配 運動目標檢測
上傳時間： 2013-10-09
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為了模擬圖像分類任務中待分類目標的可能分布，使特征采樣點盡可能集中于目標區域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進的有偏采樣算法。原算法將目標基于區域特征出現的概率和顯著圖結合起來，計算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對區域特征進行編碼，導致量化誤差較大。改進的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗概率計算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數據集上進行實驗，平均精度比隨機選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗證了算法的有效性。
標簽： 圖像分類 特征采樣
上傳時間： 2013-10-24
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各研究機構提出了像素補償電路用于改善OLED的均勻性和穩定性等問題,文中對目前采用有源OLED的α-Si TFT和p-Si TFT的各種像素補償電路進行了分析。分析結果表明,文中設計方案取得了一定的效果,但尚存不足。
標簽： AMOLED TFT 穩定性 像素
上傳時間： 2013-11-21
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