导读:本文包含了距离检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:距离,食品,信号,目标,尺度,跨距,边缘。
距离检测论文文献综述
王东昆,彭劼扬,王家海,沈斌[1]（2019）在《基于图像识别的锂离子电池正负极距离检测》一文中研究指出电池极片边缘点在X射线图像中具有明显的光斑特征,其亮度值往往为该点领域内的局部极大值。基于以上事实,提出了:自动图像选取、电极边缘点在图中的位置提取、电池极片正负极距离的计算和正负极覆盖率的图像识别思路。由于图中存在无关特征,可能对进一步的图像处理造成干扰,因此首先提取了图中无关特征的灰度值,并采用了灰度拉伸法成功去除了图中无关特征。而后通过设置灰度阈值完成了对于图像中电池正负极区域的分割。接着,采用叁种角点检测法提取电池极片边缘点的位置,并对比其效果。最后,计算了该方法的识别误差并分析其原因。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年10期）
孙梦茹,郝程鹏,刘明刚[2]（2019）在《具有提升抗干扰能力的距离扩展目标模糊CFAR检测方法》一文中研究指出为提高高分辨声纳在自动检测时对抗多目标干扰的能力,本文基于自动删除单元平均恒虚警(ACCA-CFAR)方法,在高斯混响背景下,提出了一种新的距离扩展目标CFAR检测方法。该方法将目标距离单元值通过模糊ACCA-CFAR映射到虚警空间上,获得相应的模糊隶属函数值,之后利用模糊积累准则对其进行积累,获得检测统计量。研究了模糊算数和、模糊代数和与模糊代数积叁种积累准则,其中模糊算数和积累是首次分析,文中推导出其虚警概率的解析表达式。仿真结果表明,对于非起伏目标模型,模糊算数和、模糊代数和优于模糊代数积,而对于起伏目标,模糊代数积的积累性能更好;模糊ACCA-CFAR方法比现有的模糊OS-CFAR方法具有更好的抗干扰性能,尤其是干扰目标数超过理论上限时。(本文来源于《信号处理》期刊2019年09期）
沈家欢,李鹏,胡冬顺[3]（2019）在《基于星座距离限制的MIMO检测算法》一文中研究指出为了提高最小均方误差(MMSE)MIMO系统信号检测算法的性能,提出基于星座距离判决的改进型MMSE检测算法。该算法能够判断经过初次检测后信号的可靠性,并根据判断结果,利用最大似然(ML)准则将被判断为不可靠的信号重新估计检测,以提高算法的性能。理论分析和仿真结果表明:在使用QPSK调制,目标误码率(BER)为10-3的情况下,对于不同天线数量的系统,新提出的算法可以在增加极低计算复杂度的情况下,获得2～10 dB的信噪比(SNR)增益。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年17期）
杨国欣,唐晶磊,王栋[4]（2019）在《基于最小障碍距离的羊场显着目标检测》一文中研究指出为实时准确实现奶山羊场图像的目标检测,以最小障碍距离为基础,提出一种显着目标检测方法。对基于最小障碍距离的FastMBD算法进行改进,并进行距离变换生成距离图,初步消除背景干扰;通过计算边界先验显着度得到边界先验图,进一步消除背景影响;利用指数融合的方法融合距离图与边界先验图并进行后处理,实现奶山羊场图像的显着目标检测。利用基于K-Means算法的阈值分割方法分离目标和背景,通过水平扫描法和划线法实现羊只目标的提取及计数。实验结果表明,该方法对于奶山羊场图像目标检测的准确率可达90.962%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年08期）
张威虎,郑佳雯,郭明香,陶智慧,贺元恺[5]（2019）在《多距离特征匹配的篡改图像检测算法》一文中研究指出为了解决当前篡改图像的检测算法主要依靠单一的特征进行描述以及欧几里德距离进行匹配,导致篡改图像的检测率较低的问题,以及在对图像复制粘贴后进行一系列后处理操作的篡改图像检测时,容易出现匹配错误和鲁棒性差的问题,采用一种多距离特征匹配的篡改图像检测算法。首先,对获取到的图像提取尺度不变特征变换(SIFT)特征,在SIFT特征待描述区域的基础上,提取具有权值旋转不变均匀性的局部二值模式(LBP)特征,构成特征描述子;其次,分别计算描述子之间的标准欧几里德距离、相关距离以及汉明距离,通过多距离匹配改进g2nn算法进行特征的初次匹配;最后,通过凝聚型分层特征聚类以及随机一致性(RANSAC)算法去除存在的错误匹配点,完成篡改图像的检测。在MICC-F220图像数据库上进行了测试,实验结果表明,与当前2种主流算法相比,总体准确率分别提高了2.86%和2.11%,对于缩放、旋转以及缩放+旋转的后处理均具有很好的鲁棒性,是一种研究复制粘贴后进行缩放和旋转后处理的篡改图像检测的有效方法。(本文来源于《西安科技大学学报》期刊2019年04期）
李云红,何亚瑞,章为川,周小计[6]（2019）在《利用点弦距离递归的图像角点检测算法》一文中研究指出目的传统的基于边缘轮廓的角点检测算法需要计算每一个边缘像素点的曲率,对噪声和局部变化敏感,极易造成检测结果的不稳定。针对这一问题,提出一种利用点弦距离递归的角点检测算法。方法首先,利用Canny边缘检测器提取边缘轮廓线。其次,用3个不同尺度的高斯核对边缘线进行平滑,对每一个高斯尺度平滑后的边缘线,连接首尾端点形成一条弦,计算边缘轮廓上每个边缘像素点到弦的距离,将点弦距离最长的像素点标为候选角点,该像素点将原边缘轮廓线分成两条边缘,然后将该像素点与首尾端点连接成两条弦,重新计算点弦距离,将所有距离大于设定阈值的点作为候选角点。最后,利用多尺度技术对候选角点进行判决并得到最终角点。结果与现有的基于曲率计算的角点检测算法相比,本文算法不需要计算一、二阶导数,有效避免了局部变化带来的计算误差。通过计算得到4个角点检测器的平均排名依次为Harris (4. 0)、He&Yung (2. 67)、CPDA (1. 83)、本文算法(1. 5)。与其他3种经典的角点检测算法相比,本文提出的检测算法排名第一,因此表现出了更好的检测性能。结论提出了一种新的利用点弦距离递归的角点检测算法。从实验结果看,本文提出的角点检测器在图像仿射变换、JPEG质量压缩和高斯噪声条件下有更好的平均重复性和定位误差。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年07期）
刘虹江[7]（2019）在《基于密度和距离的离群点检测方法研究与应用》一文中研究指出离群点检测是数据挖掘中一个重要的研究领域,它的主要任务是找出那些与大部分对象产生机制不相同的对象。目前,离群点检测方法已经得到了深入的研究,但是使用单一离群因子的离群点检测方法已经难以提升算法的精度。因此,使用多条件混合参数组成离群因子的离群点检测方法已经成为离群点检测分析领域的一个重要的研究方向。本论文详细的介绍了离群点检测的概念,主要包括:离群点的形成机理,定义以及分类。在分析了已有的离群点检测方法的优缺点之后,本文提出了两种新的离群点检测算法。(1)提出了一种基于密度和距离双参数的离群点检测算法——DDPOS算法。通过分析发现使用单一的密度离群因子或单一的距离离群因子的离群点检测算法很难再提升检测的精度,并且难以消除边界点的干扰。因此,DDPOS通过计算对象的局部密度来观察对象之间的关联度;再根据局部密度来计算对象之间的全局距离,进而评估对象的平均偏离程度,同时消除边界点的干扰;最后将二者组合成新的离群因子来判断离群点。DDPOS综合了近邻算法框架完成离群点检测。理论分析与实验结果表明,DDPOS算法可以有效地进行离群点检测。(2)提出了一种基于划分候选集的离群点检测算法——CPOFS算法。通过分析DBSCAN算法发现,它的预处理步骤可以将数据集快速的分为两个集合:核心点集与候选集。实验结果表明,对于大部分的数据集来说,划分的候选集可以包含所有的离群点;接着再对候选集检测离群点即可,同时还能提高算法的运行效率。算法使用了I-DBSCAN算法来进行候选集的划分,再使用综合离群因子对候选集进行检测。在计算框架上CPOFS使用了DBSCAN聚类算法框架和近邻算法框架进行检测。理论分析和实验结果表明,CPOFS具有较好的检测性能。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
张广艳[8]（2019）在《“零距离”体验感受食品检测全过程》一文中研究指出市食检院承担全市食品及食品相关产品的质量检测、生产环境洁净检测，以及技术服务和有关科研工作，检验项目涵盖食品、食品添加剂、保健食品、饲料、洁净室等3200余项参数，检验检测范围覆盖食品生产许可的所有品类宣传周期间，新区还将以市级、区级管理示范店(本文来源于《滨海时报》期刊2019-06-22）
弓广帅[9]（2019）在《架空输电线路交跨距离自动检测系统的设计》一文中研究指出为实现架空输电线路交跨距离的监测,设计了一种架空输电线路交跨距离下自动检测系统.其硬件设计包括微控制模块、带电状态检测设计、电源模块设计;软件设计包括无线通信的双接电路设计、在线监测系统建立.通过实验论证得出,架空输电线路交跨距离自动检测系统进行输电线路具体运转时,时间大大缩短,大大提高了其可行性与实效性.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
马可[10]（2019）在《基于最大像素距离的自适应边缘检测算法研究》一文中研究指出随着计算机科学的发展和各个行业需求的增长,数字图像处理技术在生活的各个方面都有着广泛的应用。其中,边缘检测是其中的重要研究领域,对许多环节有不可忽视的作用,被广泛应用于多个方面。因此,边缘检测是当下的研究热点之一,其难点在于如何准确地检测边缘的位置并将之运用到各个实操应用中。关于边缘检测的研究漫长而种类繁多,现阶段存在的边缘检测都具备一定的检测能力,但同时也都有一些软肋,可能会存在一些难以检测的部分,易导致虚假边缘的产生。如何解决以上问题,是当前研究的重难点。本文提出了一个基于聚类和阈值筛选的新的边缘检测方法,通过计算每个像素点与其相邻点之间的灰度值差异,提出了自适应边缘检测来测量点周围的局部灰度值变化,从而获得具有高精度和连续性的边缘。算法的主要思想是求出每个像素点和其邻域的距离,找出其在邻域内的最大值点,将这些像素点和最大值点归属到同一类集合中。由于边缘往往产生在灰度值发生变化的部分,尤其是变化较为明显的强边缘往往就产生在位置相近、灰度值不同的两个像素点间。像素点间的灰度值的变化反映了对应着原场景中不同的物体或对象。而在这个过程中,在图像的平滑、灰度值相差不大的部分,可能也将相应的点归到边缘集合中。与基于一阶或二阶导数的算子不同,所提出的方法使用两个相邻点之间的灰度值的差值作为边缘检测的度量函数,计算当前点与其邻居之间的灰度值差异,然后将差值最大的两者保留为主要边缘点。为了避免冗余、消除噪声点的影响并确保边缘的正确连续性,我用阈值滤波的策略来保留所需要的边缘信息;本方法首先在以每个点为中心的3×3的邻域区域上进行检测,并通过自适应策略获得闽值;然后将邻域范围扩展到5×5,使用前一步骤中获得的阈值过滤冗余点。最后,由于在最初同时将像素点和它的最大值点都归到同一类集合中,但在实际处理时并不需要总是同时保留这两个点,因此使用结合最大类间方差法的分类策略提出了一种端点选择方法,以获得更准确的边缘检测结果。实验结果表明,该方法可以获得精确,连续的优质边缘。本文有叁个创新点:1.本文使用每个点和其邻域点间的灰度差值作为约束,将差值最大的邻域点预选为边缘点,计算简单,易于理解,可以减少部分非边缘点;2.本文提出了新的自适应阈值策略,在3×3的邻域单元上计算阈值,然后将邻域尺寸扩大至5×5进行滤波处理,可以有效地减少大部分冗余点、保留正确的边缘信息;3.根据预选边缘点所在区域的深浅程度的不同,本文提出了新的端点选取策略使得边缘定位更加准确,不需对其进行边缘细化也能得到较好的视觉效果。在实验内容中,本文使用伯克利数据集等多个数据集进行实验对比,使用PR值、FOM值、ROC曲线等常用的边缘检测指标进行了一系列的实验对比。实验结果表明,与传统方法及一些前沿的多个边缘检测算法相比较而言,本文算法能够保持边缘的连续性,且检测到的边缘较为准确与完整,对纹理细节的处理有不错的表现,保证了边缘检测的质量。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-20）
距离检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高高分辨声纳在自动检测时对抗多目标干扰的能力,本文基于自动删除单元平均恒虚警(ACCA-CFAR)方法,在高斯混响背景下,提出了一种新的距离扩展目标CFAR检测方法。该方法将目标距离单元值通过模糊ACCA-CFAR映射到虚警空间上,获得相应的模糊隶属函数值,之后利用模糊积累准则对其进行积累,获得检测统计量。研究了模糊算数和、模糊代数和与模糊代数积叁种积累准则,其中模糊算数和积累是首次分析,文中推导出其虚警概率的解析表达式。仿真结果表明,对于非起伏目标模型,模糊算数和、模糊代数和优于模糊代数积,而对于起伏目标,模糊代数积的积累性能更好;模糊ACCA-CFAR方法比现有的模糊OS-CFAR方法具有更好的抗干扰性能,尤其是干扰目标数超过理论上限时。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
距离检测论文参考文献
[1].王东昆,彭劼扬,王家海,沈斌.基于图像识别的锂离子电池正负极距离检测[J].制造业自动化.2019
[2].孙梦茹,郝程鹏,刘明刚.具有提升抗干扰能力的距离扩展目标模糊CFAR检测方法[J].信号处理.2019
[3].沈家欢,李鹏,胡冬顺.基于星座距离限制的MIMO检测算法[J].现代电子技术.2019
[4].杨国欣,唐晶磊,王栋.基于最小障碍距离的羊场显着目标检测[J].计算机工程与设计.2019
[5].张威虎,郑佳雯,郭明香,陶智慧,贺元恺.多距离特征匹配的篡改图像检测算法[J].西安科技大学学报.2019
[6].李云红,何亚瑞,章为川,周小计.利用点弦距离递归的图像角点检测算法[J].中国图象图形学报.2019
[7].刘虹江.基于密度和距离的离群点检测方法研究与应用[D].西安理工大学.2019
[8].张广艳.“零距离”体验感受食品检测全过程[N].滨海时报.2019
[9].弓广帅.架空输电线路交跨距离自动检测系统的设计[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[10].马可.基于最大像素距离的自适应边缘检测算法研究[D].山东大学.2019
论文知识图
