本人作品，用进退法求函数单峰区间和在单峰区间求极小值的两部现在用着个程序 只需一步就到位

auditok是一个音频活动检测工具，可以处理在线数据（从音频设备或标准输入中读取）以及音频文件。 它可以用作命令行程序或通过调用其API。 可在上找到该文档的最新版本 安装 auditok的基本版本将与标准Python（> = 3.4）一起运行。 但是，在不安装其他依赖项的情况下， auditok只能处理wav或原始格式的音频文件。 如果需要更多功能，则需要以下软件包： ：以流行的音频格式（ogg，mp3等）读取音频文件或从视频文件中提取音频。 ：从麦克风读取音频数据并播放音频。 ：播放音频剪辑时显示进度栏。 ：绘制音频信号和检测。 ：matplotlib必需。 也用于某些数学运算，而不是标准python（如果有）。 使用pip安装最新的稳定版本： sudo pip install auditok 从github安装最新的开发版本： pip install

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针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题，提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值为保证分割对象的完整性，算法引入类内最小离散度的概念，并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法，而且分割效果较好。

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由于煤矿带式输送机关键部件缺乏有效监测,而传统目检、温度监测方法存在工作量大、盲点多等问题,文中提出一种基于连通分量的带式输送机托辊红外图像自动分割与定位算法,对巡检机器人沿巡检轨道采集的带式输送机红外图像进行处理,利用垂直和水平投影截取托辊所在区域,减少支架、输送带以及背景对后续图像处理的影响;采用基于连通分量的长短轴比和面积信息对图像边缘进行过滤,消除对上述截取图像进行边缘检测形成的伪边缘,保留托辊的真实边缘;利用形态学闭运算连接托辊边缘缝隙,通过边界跟踪获得托辊闭合轮廓并进行种子区域填充,实现托辊自动分割;最后根据所得托辊二值图像闭合轮廓,基于轮廓像素点遍历在原红外图像完成托辊的自动定位。实验表明,本方法可快速实现托辊的自动分割和定位,为带式输送机托辊的运行状态监测奠定了基础。

以机载LiDAR激光点云数据与高分辨率航空影像为数据源,针对铁路沿线建(构)筑物空间分布特征,提出一种基于机载LiDAR数据法向量分析和曲率计算的建(构)筑物顶面点云区域增长分割算法。创建建(构)筑物顶面轮廓线提取、规则化和再调整的技术方法,实现铁路附属建(构)筑物的三维重建,并在建(构)筑物顶面点云面片分割的基础上,建立铁路附属建(构)筑物三维建模的技术流程。为铁路勘测设计、线路改造、资产清查、应急抢险指挥决策、数字三维铁路建设等提供可靠的技术支持和服务保障。

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