基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统

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针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析(PCA)方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶
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针对极低信噪比(LSNR)情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内
近年来,显著性目标检测受到工业界和学术界的大量关注,成为了计算机视觉领域中一项重要的基础研究,该问题的解决有助于各类视觉任务取得突破性进展。尽管针对可见光场景的显著性检测工作已经取得了有效成果,但如何在信噪比偏低、可用有效信息匮乏的弱光图像中提取边界清晰、内部结构准确的显著性目标,仍然是具有挑战性的难题。针对弱光场景下显著性目标检测存在边界模糊、结构不完整等造成准确率较低的问题,提出基于蚁群优化(
为解决血液供应链网络设计中的不确定性问题,建立了一种血液供应链网络多目标鲁棒优化设计模型。首先,针对带有5个节点的血液供应链网络,建立考虑安全库存的、目标为成本最小、存储时间最短的优化函数,并采用ε约束、Pareto最优和鲁棒优化方法对已建模型进行处理,将多目标问题转化为单目标鲁棒问题;其次,对原有鲸鱼优化算法(WOA)进行改进,引入差分算法的交叉和变异理念,增强了搜索能力并改善了局限性,从而得到
针对中文数据的特殊性导致判别时容易产生噪声信息,使用传统卷积神经网络(CNN)无法深度挖掘情感特征信息等问题,提出了一种结合情感词典的双输入通道门控卷积神经网络(DC-GCNN-SL)模型。首先,使用情感词典的词语情感分数对句子中的词语进行标记,从而使网络获取情感先验知识,并在训练过程中有效地去除了输入句子的噪声信息;然后,在捕获句子深度情感特征时,提出了基于GTRU的门控机制,并通过两个输入通道
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN
随着社交网络的不断普及,相对于传统的文字描述,人们更倾向于发布图文结合的评论来表达自己的情感与意见。针对图文情感分析方法中仅考虑图文间的高级语义联系,而较少注意图片的低层次情感特征以及中层美学特征与文本情感之间关联性的问题,提出了一种基于多层次空间注意力(MLSA)的图文评论情感分析方法。所提方法以文本内容为驱动,使用MLSA设计图像与文本之间的特征融合方法,该特征融合方法不仅关注与文本相关的图像
针对现有的基于统计特征的协议识别方法选择识别特征时未考虑不同协议个体之间的差异的问题,结合半监督学习和模糊子空间聚类(FSC)方法,提出了一种半监督子空间聚类协议识别方法(SSPIA)。首先,将有标签的样本流转化为成对约束信息,从而获取先验约束条件;其次,在此基础上提出半监督模糊子空间聚类(SFSC)算法,该算法利用约束条件指导子空间聚类过程;然后,建立类簇和协议类型的映射,以获取协议各个特征的权
针对应用场景中存在的运动物体会降低视觉同步定位与地图构建(SLAM)系统的定位精度和鲁棒性的问相结合,在对输入图像进行ORB特征提取的同时,对该图像进行语义分割;然后,判断目标类型以获得动态目标在图像中的区域,剔除分布在动态物体上的特征点;最后,使用处理后的特征点与相邻帧进行帧间匹配来求解相机位姿。实验采用TUM数据集进行测试,测试结果表明,所提算法相较于ORB-SLAM2在高动态环境下在位姿估计
颈动脉狭窄、颈动脉内中膜厚度增加(CIMT)或颈动脉斑块等可导致脑卒中的发生。为实现脑卒中大规模初步筛查,提出基于医疗数据的改进的变分自编码器(VAE)来识别和预测异常颈动脉。首先,针对医疗数据存在缺失的情况,采用K近邻(KNN)、均值和众数相混合的方法(MKNN)以及改进的VAE对缺失数据进行填补以得到完整的数据集,从而提高数据的应用范围;接着,分析特征属性,并依据重要性对特征进行排序;然后,运
针对现有超声谐波包络信号的Nakagami参数成像能够实现对消融过程的无创监测,然而并不能精确估计消融区域的问题,提出了一种基于超声谐波包络Nakagami参数图像的高斯逼近自适应阈值分割(GATS)方法用于微波消融区域的准确有效监测。首先,使用高通滤波器获得超声回波射频信号的谐波分量;然后,估计谐波信号包络的Nakagami形状参数,并使用复合窗口成像生成Nakagami参数图像;最后,对Nak