摘要：为自适应检测复杂环境中的红外小目标,提出了基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法。首先,依据灰度值分布设计局部边缘敏感平滑滤波器,在相近的灰度范围内,使中心像素的灰度值等于邻域内多数灰度值的融合,对红外图像进行滤波,能够去除大量噪声并突出图像主要结构;其次,利用极端学习机对滤波后的图像建立回归模型,以邻域像素值为输入,以中心像素值为输出训练模型,并对背景进行预测,得到的图像与滤波后的图像做差,得到小目标显著图;最后,利用图像块对比特性对显著区域处理,使小目标区域均匀突出,抑制背景区域,并经过简单阈值操作,实现对红外小目标的检测。实验结果表明:与其他检测算法相比,在复杂背景下,本文算法检测结果的局部信噪比增益最高,单帧检测时间为0.18 s。本文算法对背景进行学习,发掘背景与目标的差异,提高了算法的适应能力,并且能够有效检测小目标。

摘要：在对我国南海的环境进行分析的基础上,选定多立柱圆筒式浮式钻井生产储卸油装置(FDPSO)作为研究对象,对其功能进行研究。整合浮式生产储卸油装置(FPSO)和钻井平台的电气负荷并确定安装功率,根据工况要求和相关规范的要求设计主电源、各级配电盘和电气连接等模块,并对相关工况进行仿真,验证平台电气系统的电气结构在各工况下的有效性和稳定性。

摘要：在红外图像预处理过程中,为有效保护图像的显著边缘信息,提出了一种融合全局梯度L_0范数和局部显著性的保边平滑算法。首先,对红外图像进行拉普拉斯变换,采用嵌套矩形框快速估计边缘局部显著性,并利用均值与方差设计权重函数;其次,依据权重调节逼近项中每个像素的重要性,约束全局梯度的L_0范数,建立模型;最后通过交替方向乘子法对模型求解,平滑红外图像,保护显著的边缘信息。实验结果表明,与其他保边平滑算法相比,所提算法能在平滑图像的同时,有效保护显著边缘,为进一步应用提供了理论支持。

摘要：采用标准模型对多级导叶式清水离心泵的内部流场进行了数值模拟,对首级导叶内部流动规律进行了分析。结果表明,性能曲线的预测值与实验值趋势基本一致;在小流量工况下,内部流动局部紊乱,个别导叶流道内出现较大的旋涡流,叶轮与导叶之间、导叶头部偏向叶轮方向和叶轮末端边缘处存在小范围低压区,在反导叶部分流道内出现较大的涡流,可通过减小工质进入的冲角及改变叶片几何型线即延长动能向压力能转换过程等措施加以改善,为水泵的优化设计提供理论依据。