过刊文章-信号处理与图像分析-信息通讯-期刊-世纪中文出版社

信号处理与图像分析

《信号处理与图像分析》系开放获取期刊，主要刊登图像图形科学及其密切相关领域的基础研究和应用研究方面具有创新性的、高水平科研学术论文。本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论信号处理与图像领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3078-9737

qikan13@ccnpub.com
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一种模拟量信号采集通用电路设计下载：65 浏览：889

周靖轩王泉黄金钟言行果《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

本文基于理论和实践的结合提出了一种可配置的模拟量采集电路，通过对采样电路精简，对小信号采集和高电压信号采集进行电路隔离，提升了电路的稳定性和通用性。

人工智能在信号处理中的创新应用下载：62 浏览：857

吴友鑫《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

本文深入研究了人工智能（AI）在信号处理行业中的创新性应用。介绍人工智能与信号处理基本概念与理论基础，明确人工智能是怎样通过数据处理与特征提取来促进信号处理。分析目前人工智能应用于信号处理所面临的主要难题，主要有数据处理和特征提取难度大，模型训练和泛化面临挑战，实时处理需要大量计算资源等。为解决上述问题提出一些解决措施，如将深度学习用于特征提取，利用数据增强技术增强模型泛化能力，引入边缘计算以优化实时处理性能等。

基于数字图像技术的道路裂缝自动检测与评估系统研下载：59 浏览：856

钟威《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

本文深入探讨了基于数字图像技术的道路裂缝自动检测与评估系统的研究与开发。随着智能交通系统的发展，道路裂缝检测作为道路养护的重要任务，其自动化、智能化水平对于提高养护效率、保障行车安全具有重要意义。本文首先分析了道路裂缝检测的背景与意义，综述了国内外相关研究现状，并提出了研究的必要性。随后，详细阐述了系统的总体设计、关键技术及实现方法，包括图像预处理、裂缝检测算法、裂缝评估方法等。通过系统实现与测试，验证了系统的有效性和可靠性。最后，总结了研究成果，并对未来研究方向进行了展望。

煤矿运输系统多元异常图像检测研究下载：52 浏览：885

张宁《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

本文针对煤矿运输系统中的多元异常图像检测问题进行研究。首先，分析了煤矿运输系统中常见的异常类型及其对安全生产的影响。接着，提出了基于深度学习的多元异常图像检测方法，包括数据预处理、特征提取、异常检测模型构建等环节。通过实验验证了所提方法的有效性，并分析了不同异常类型检测的准确率和实时性。最后，针对检测过程中存在的问题，提出了相应的优化策略。本文的研究成果为煤矿运输系统的安全监控提供了技术支持。

基于无线混合传感器的井下安全监控系统设计与实现下载：58 浏览：894

乔佳佳《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

本文针对井下安全监控的需求，设计了一种基于无线混合传感器的井下安全监控系统。该系统融合了无线传感器网络（WSN）技术和物联网技术，采用多种类型的传感器，如气体传感器、温湿度传感器、振动传感器等，实现对矿井环境参数的实时监测。系统通过无线混合传感器节点收集数据，并通过无线通信技术将数据传输至监控中心。此外，系统还具备数据融合和处理能力，能够对异常情况进行及时预警，并通过智能算法对数据进行深度分析，以提高矿井安全监控的准确性和效率。本文详细介绍了系统的设计与实现过程，并通过实验验证了系统的可行性和稳定性。

铁路信号系统故障对列车运行安全的影响研究下载：83 浏览：1013

钱银峰《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

本文旨在深入探讨铁路信号系统故障对列车运行安全产生的多方面影响。通过梳理信号系统基本原理、常见故障类型及其成因，结合国内外相关案例与数据分析，本文系统分析了信号故障如何直接或间接地威胁到列车行车安全，并提出了相应的预防措施与应急响应机制。研究结果表明，提高信号系统的可靠性、加强维护管理、优化应急处理流程是确保铁路运行安全、减少因信号故障引发事故的关键。

浅析无线遥控无人机在消防灭火救援领域的应用下载：92 浏览：894

高翔《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

随着科技的不断进步，无人机技术在各行各业的应用越来越广泛。特别是在消防灭火救援领域，无线遥控无人机以其独特的优势，逐渐成为消防部门的重要工具。本文将探讨无线遥控无人机在消防灭火救援中的应用及其带来的变革。

基于图像识别的道路病态标注的应用研究下载：65 浏览：899

潘美霖庞宁《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

随着智能交通系统的快速发展，道路病态标注成为确保交通安全与基础设施维护的重要环节。本研究聚焦于基于图像识别的道路病态标注技术，旨在通过深度学习等先进手段实现道路病态的自动化、高精度识别与标注。通过对道路图像进行预处理、特征提取及深度学习模型分类识别，本研究设计并实现了一套完整的道路病态标注系统。实验结果表明，该系统在不同光照条件及复杂道路环境下均展现出良好的识别性能和鲁棒性，能够准确标注多种类型的道路病态，如裂缝、坑洼及标识不清等。

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信号处理与图像分析期刊指标

出版年份 :

2018-2025

发文量 :

671

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