基于时序遥感卫星云图的对流云团动态追踪预测

利用气象遥感红外云图识别、追踪和预测对流云团的发展变化将有助于及时预报灾害性天气,但目前仍然缺乏有效的动态追踪预测方法.本文采用多帧时序遥感云图,提出了一种对流云团识别、跟踪和趋势预测的实时快速预测模型.通过模糊C均值(FCM)算法识别对流云团,然后对输出结果使用优化的近邻交叉相关法动态追踪,并根据云团运动的气旋学说,创新性的采用三次样条插值函数拟合云团运动路径,实现云团的动态追踪预测.实验结果表明该方法达到了较高的预测准确率.     

雷暴云团的识别追踪技术在短时临近预报中的应用

应用K均值聚类算法识别雷暴云团,对其进行追踪,通过线性外推的方法进行预报,并采用雷达反射率因子Z和降水强度R的统计关系式Z=ARb,对雷达实测的Z值与相应地面雨量计实测的雨强数据进行比较,经过回归统计分析,分别得到不同降水量级下的A、b系数,获得相应降水估算方程。选取2007年9月18日降水过程的南京雷达资料,对这种雷暴云团的识别追踪方法进行了详细说明,并对预报结果进行了验证。结果表明：该方法能够较好地识别追踪和外推预报雷暴云团,对短时降水能做出比较准确的估算。     

用于刀具自动识别与实时追踪技术的研究

为了提高中小型制造企业的刀具管理水平,对刀具的自动识别与追踪技术进行了研究,最终确定Data Matrix 二维码用于刀具的自动识别与追踪技术.实际应用表明,该技术优化了刀具资源管理过程,诸如减少刀具的加工准备时间等,加强了企业底层资源信息的采集与处理能力,降低了企业用刀成本,最终提高了企业生产率和综合竞争力.     

应用材料公司使用嵌入式RFID标签追踪高价值IT资产

日前，应用材料公司（AppliedMaterials）采用基于Wi—Fi无线网络的实时定位系统（RTLS）和无源RFID技术来实现实验室、无菌室、厂房及仓储区域的资产自动识别追踪。这一系统帮助AppliedMaterials公司完善对其自有知识产权的保护，尽可能减少密集型劳动力的检索工作并促进公司ISO标准化的实施。     

真空罐内雷达目标散射特性测量方法的研究

为了在真空条件下对等离子体云团的雷达波散射特性进行快速测量和分析,系统采用了真空罐模拟目标飞行时的高空大气环境,使用传统的线性调频测量体制和单天线方案,在近距离实现了关于等离子体云团的单站RCS测量,测量精度较以往的双天线方案有所提高。     

盲人英语自助学习中的字母图像自动识别方法优化

采用字母图像的特征点检测方法进行信息标定,实现图像自动识别,为盲人进行英语自助学习提供向导。提出一种基于字母角点分量小波三级提升分解的字母图像自动识别方法,对原始的字母图像进行盲人视觉信息空间重构,对重构的图像进行小波分解,实现字母信息特征分布角点的检测;并采用小波三级提升分解实现图像信息增强,实现字母图像自动识别改进。仿真结果表明,采用该方法进行字母图像自动识别的准确度较高,提高了图像的输出信噪比及归一化配准度,可有效指导盲人英语自助学习。     

RFID技术及其所面临的挑战

无线射频识别(RFID)是利用射频通信实现的非接触式自动识别技术,可工作于各种恶劣环境,通过附着在物体上的标签,能迅速识别多个高速运动的物体。由于它的快速识别的特点,RFID技术越来越受到各大厂商的青睐,它在仓储物流、产品防伪、产品流通及产品维护追踪等领域有着极大的应用潜力。文章分析了RFID技术的基本原理,介绍了它在供应链管理、安全与身份识别及移动追踪等领域的应用。RFID技术也面临很多挑战,有待进一步研究。     

数据会议与T.120系列建议(二)

3.T122、T.125多点数据通信服务T.122建议定义了多点通信数据服务(MCS),T.125建议描述了这些服务的具体实现.MCS建立在T.123提供的传输协议栈之上.驻留在节点上的,与上层的应用实体和下层的传输实体协作的MCS实体叫做MCS Provider,多个节点上驻留的MCS Provider逻辑上连接在一起,组成了一个域(Domain),域实际上就是会议的概念,一个MCS Provider可以同时参加多个域,即参加多个会议.例如,一个大型在线会议的支持者可以同时监视数个活动会议的内容(见图3).     

基于物联网的RFID电子标签研究进展

概述了国际上射频识别标准组织的发展过程,总结了电子标签的关键技术和发展前景,提出了基于物联网的射频识别(RFID)电子标签实施策略。目前信息技术已经从人与人的通信,逐步扩展到人与物、物与物的通信,国际上对物品的自动识别技术发展很快,RFID电子标签扮演了重要角色。电子标签是实现物联网的基石,可以实现对物品的透明化追踪,但也带来了数据碰撞、保密性差等问题,通过采用防冲突机制和加密技术等,可以有效解决这些问题。利用RFID电子标签实现物品识别具有十分重要的意义,可以极大推动物联网的发展,使信息技术发生根本性变革。     

基于LabVIEW的软件无线电调制制式的自动识别

在软件无线电的基础上,用软件LabVIEW的方式实现通信信号非实时的自动识别。调制制式的自动识别是非合作通信系统接收机设计的重要研究课题。利用特征参数研究了软件无线电中常用调制制式信号的自动识别,并基于决策树识别方案,对叠加了高斯白噪声的通信信号用LabVIEW编制了自动识别模块,仿真结果表明该算法具有较为理想的识别效果。     

自动计算重叠度的多源点云配准方法

针对多源点云配准存在噪声、部分重叠、不同模型的配准参数难确定等问题,提出一种基于贡献因子的改进TrICP算法。首先,使用改进体素降采样以及随机降采样对点云进行降采样。然后,利用改进算法的贡献因子来保留对配准贡献度更大的点对,使用奇异值分解法（SVD）对变换矩阵求解,同时计算距离曲线上的点经过原点的斜率来自动计算重叠度,实现点云的全自动配准。使用斯坦福大学的Bunny点云以及“茂县624”滑坡现场点云数据对改进算法及TrICP等多个算法进行对比实验。结果表明:相对于TrICP,改进算法在Bunny点云以及滑坡体点云上,配准速度分别提升50%和67%,且精度更高,并在添加大量噪声情况下仍能正确配准,这表明该算法能对含大量噪声、部分重叠、非同源的激光与影像重建点云进行可靠高效的自动配准,实现多源数据优势互补以获取目标的精准点云信息。     

Cloud tracking by scale space classification

The problem of cloud tracking within a sequence of geo-stationary satellite images has direct relevance to the analysis of cloud life cycles and to the detection of cloud motion vectors (CMVs). The proposed approach first identifies a homogeneous consistent cloud mass for tracking and then establishes motion correspondence within an image sequence. In contrast to the crosscorrelation based approach as adopted in automatic CMV detection analysis, a scale space classifier is designed to detect cloud mass in the source image taken at time t and the destination image at time t+δt. Boundaries of the extracted cloud segments are matched by computing a correspondence between high curvature points. This shape based method is capable of tracking in the cases of rotation, scaling, and shearing, while the correlation technique is limited to translational motion. The final tracking results provide motion magnitude and direction for each contour point, allowing reliable estimation of meteorological events and wind velocities aloft. With comparable computational expense, the scale space classification technique exceeds the performance of the traditional correlation-based approach in terms of reduced localization error and false matches     

Research on data encryption system and technology for cloud storage

To order to address the problem of cloud storage data security,the generic proxy-based data protection system was proposed,which could automatically and transparently secure sensitive data in browser-based cloud storage applications.A novel dynamic program analysis technique was adopted based on JavaScript API function hooking for automatically extending to various cloud applications.And a novel proxy executed searchable encryption solution was presented so that it could achieve data encryption while maintaining the original functions of cloud applications.Experimental results show that the system can support a variety of typical cloud services,effectively protect sensitive data,and bring a relatively low overhead.     

末敏弹稳态扫描段红外特性的实验研究

以考核红外预警系统对末敏弹的探测识别效能为应用背景,通过在高空热气球上投放末敏弹,同时利用地面热像仪实时跟踪捕获的实验方法,获得了复杂云层背景下,末敏弹稳态下落过程中的红外图像序列。针对图像模糊、信噪比低等特点,提出一种组合空域滤波的目标检测方法,该方法利用小波阈值和中值滤波去噪,Top-Hat变换抑制背景,最后通过形态学滤波提取目标并增强目标和背景的灰度对比度。多帧检测结果显示:该组合滤波算法能够有效提取实验图像序列中的末敏弹,为进一步的目标跟踪技术研究奠定了基础。     

基于51单片机的高精度太阳跟踪系统的研制

在传统的太阳跟踪系统设计中,主要采用光电跟踪与视日跟踪方法。设计了一种基于CMOS摄像头的高精度太阳自动跟踪仪,上位机通过NI公司的虚拟仪器开发平台Labview来设计跟踪软件,通过相关算法计算出太阳实时的方位角和仰角,进而转化成电机运行所需的脉冲,通过RS232传输到51单片机,由单片机来控制电机转动到相应的角度,从而使太阳光斑始终处于摄像头的中心位置。该实验装置具有比商业太阳跟踪仪更高的跟踪精度,跟踪误差最小可以达到0.002°。     

基于三维激光点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法

电力电缆敷设不规范是导致绝缘故障的主要原因,影响电缆的安全运行。当前电缆敷设质量检测多采用人工接触式测量,主观性强、精度低,容易对敷设区域造成二次损伤。文章提出一种基于点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法。首先在电缆敷设施工位置获取隧道电缆点云数据;之后基于隧道的结构特征分割出电缆点云;最后,基于颜色和形态特征从电缆点云中分割出敷设区域并自动测量敷设质量参数。所提出的电缆和敷设区域点云分割算法的平均精确度、召回率、F1分数均大于0.92,自动测量的4个敷设质量参数平均绝对误差均小于0.35mm。试验表明,该方法可以准确定位电缆敷设区域,并对敷设质量参数进行自动精准测量。     

地基红外云图云导风方法研究进展

利用连续观测的云序列图像进行风场探测的技术已经较为成熟,目前主要应用于卫星云导风中,可以获取较大范围、大尺度的区域风场信息,但利用地基观测云图进行云导风方面的研究还较少。分析了地基测云仪器的发展现状,提出了采用高时空分辨率的地基红外云图,通过阈值确定云高,利用目标匹配方法、目标追踪方法进行示踪云的选择,利用快速搜索算法进行示踪云的搜索,以及地基云导风计算的方法,并分析了导风结果的质量控制思路。利用该类地基红外云图导风资料可以与常规高空风探测手段、卫星云导风资料互为补充。     

An automated, dynamic threshold cloud-masking algorithm for daytime AVHRR images over land

An operational scheme for masking cloud-contaminated pixels in Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) daytime data over land is developed, evaluated, and presented. Dynamic thresholding is used with channel 1 reflectance data, channel 3 minus channel 4 temperature difference data, and channel 4 minus channel 5 temperature difference data to automatically create a cloud mask for a single image. The dynamic thresholds can be applied in two different ways: to each pixel individually and to classes of pixels determined by an unsupervised minimum Euclidian distance classifier. The dynamic threshold cloud-masking (DTCM) algorithm presented in this study is used to produce cloud masks based on three different configurations: two channels and individual pixels, three channels and individual pixels, and three channels and classes of pixels. These cloud masks are compared with control masks that were created by visual inspection. The results from the clouds from AVHRR (CLAVR) algorithm and the cloud and surface parameter retrieval (CASPR) algorithm are also compared with the control masks. The results of the comparisons indicate that DTCM, applied on a pixel-by-pixel basis, correctly identifies more clear pixels than CASPR or CLAVR while correctly identifying a comparable or higher number of cloud-contaminated pixels.     

基于SOM聚类的台风云型模式发现

Dvorak等人提出的基于卫星云图的云型和云系特征的热带气旋强度估计方法已被世界气象组织推荐给全球使用.本文尝试从历史数据中自动发现典型的云型模式,实现Dvorak模板图像的自动选取、匹配和识别.采用SOM对12000多幅红外云图进行聚类,采用提出的局部统计信息等特征,分析了某些距离作为相似性度量存在而只能发现球形簇的缺点;对不同的特征和相似性度量进行了对比试验,并分析了SOM拓扑误差和量化误差.从实验结果可以看出,局部熵特征有着最小的量化误差,但聚类准确度较低.原始图像作为输入特征时,有着较高的聚类准确度及拓扑保持度.局部统计信息特征比局部熵特征量化误差大,但有着更高的聚类准确度.这些结论为采用无监督聚类方法来发现云型模式并找到最佳的特征和较好的相似性度量以取得更好的结果提供了重要的参考,也有助于避免目前云图自动化分析研究中对特征和度量选取的随意性.