度量空间中基于距离孤立点的快速挖掘

将数据点的k最近邻（k-NN）距离作为孤立程度指标能够有效地发现数据集中的孤立点,但是基本算法需要O(N2)次数据点间的距离计算,不适用于大数据集.为此提出了一种利用度量空间中三角不等式的快速挖掘算法--提前修剪（ADVP）.ADVP利用每次k-NN查询中保存的近邻点到被查询点的距离计算出近邻点的孤立程度上界.孤立程度上界小于已发现最弱孤立点的孤立程度的数据点可被修剪而无须进行k-NN查询.基于抽样方法优化了搜索次序以提高修剪效果.同时将ADVP自然地扩展为增量式算法.在标准大数据集上的实验结果表明,ADVP和现有算法相比明显节省了计算开销,具有更好的伸缩性;增量式ADVP能够有效地处理新增数据.     

一种新的基于多信息测度融合的边缘检测方法

针对高强度噪声图像, 提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法. 利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征; 引入检测不确定性, 根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数, 并利用DS合成规则加以融合; 融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘. 实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较, 表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点. 在低噪声情况下, 检测性能与传统检测方法相近; 而对于高强度噪声图像, 该方法具有较强的噪声免疫力.     

大规模环境下基于激光雷达的机器人SLAM算法

为解决大规模环境下机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,提出一种基于Rao Blackwellised粒子滤波器的SLAM算法. 通过选取稳定且易于区别的特征点,发展了一种基于全局约束的数据关联方法,有效地减少了误匹配的概率;采用改进的粒子分布预测函数,提高了粒子滤波器的性能.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,精度也比较高,能够有效地解决大规模环境下的机器人SLAM问题.     

基于Hough变换和无轨迹卡尔曼滤波的眼睛角点跟踪

提出了一种基于改进Hough变换(HT)和无轨迹卡尔曼滤波(UKF)的眼睛外角点跟踪算法。该算法在输入图像中存在虹膜时采用改进Hough变换提取眼睑轮廓并得到眼睛外角点位置,当输入图像中检测不到虹膜时,采用UKF算法对当前帧眼睛角点进行估计。实验证明,本文算法能精确地跟踪眼睛外角点。     

连续相位调制的定时-频偏联合估计方法

针对连续相位调制信号的同步问题,研究了一种定时-频偏联合估计算法.算法分3步实现：(1）对接收基带信号差分并平方,得到四阶非线性变换值;（2）求其二阶统计量;（3）基于该统计量联合估计定时偏差和载波频偏.通过改变载波频偏值及参与二阶统计量计算的符号数,对定时同步及频偏估计性能进行研究.在加性高斯白噪声信道及Rice慢衰落信道下分别进行仿真.加性高斯白噪声信道仿真表明,算法在载波频偏达到15%符号率条件下仍有出色同步性能,当参与估计的符号数等于64时,定时偏差和频偏均方误差分别达到10－6及10－5以下;低信噪比不影响算法定时恢复性能.Rice慢衰落信道仿真表明,算法具有一定的抗衰落能力,适当改变Rice信道模型参数能提升其性能.算法采用非数据辅助方式及前馈结构,同步捕获快速,实现简单,适合于突发通信.     

结构化P2P网络上语义发布/订阅事件路由算法

为解决结构化P2P网络上语义发布/订阅系统上基于内容的高性能语义事件路由问题,提出一种基于集结点的语义事件路由算法（rendezvous-based semantic event routing, RSER）,该算法根据订阅和事件的域标识、属性个数以及属性名映射订阅和事件到集结点,在支持语义路由的同时,避免了分布式哈希表 (distributed hash table, DHT)映射精确性与语义数据模型复杂性之间的矛盾;通过属性个数限制事件发布目的地,减少事件发布流量;采用P2P的内在路由机制和聚合优化措施分发事件,充分利用P2P网络容错性的同时,降低事件路由流量.实验结果表明,在大规模的发布/订阅下,RSER算法在性能上优于基于逆向路径转发的路由算法,并在路由效率、网络资源消耗、订阅维护效率和扩展性等方面取得了良好的平衡效果     

流化床内干化污泥燃烧污染物排放特性研究

采用小型电加热流化床焚烧实验台, 对干化污泥燃烧的污染物排放特性进行了研究. 实验通过改变干化污泥中水的质量分数(7.3%, 28.4%和41.5%), 不同的炉膛温度, 石灰石的添加以及污泥和煤混烧等多种工况对污染物的排放特性进行了研究. 研究结果表明, 当污泥含水质量分数由41.5%降为7.3%, CO和N2O的排放质量浓度分别提高了一倍和四倍; 相反, 丙烷、己烷和苯胺等有机污染物的排放质量浓度明显下降, NOx的排放质量浓度降低了70%; 煤对污泥燃烧二恶英的排放有明显抑制作用, 并且二噁英的排放质量浓度和HCl的质量浓度有很明显的关联; 此外, 石灰石能促进NOx生成, 但抑制N2O生成, 而对二恶英的排放质量浓度几乎没有影响     

基于泊松形状信号的网格模型部件分割算法

为了将网格模型分割成若干个有意义的部件,提出了一种基于网格模型结构信号的分割算法.通过构造网格模型对应的体素模型,基于体素模型求解泊松方程得出每个体素对应的泊松形状信号;根据网格模型顶点与体素模型的对应关系,计算出网格模型中每个三角面片对应的泊松形状信号;采用Mean-Shift算法将每个三角面片对应的泊松形状信号进行聚类;最后基于泊松形状信号值,提取网格模型主要部件,并精化分块结果边界,从而达到网格模型部件分割的目的.实验表明,该算法能对具有部件结构特征的实体模型有较好的分割效果、鲁棒、速度快,与物体各个部件刚体变换无关.     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

动态场景下基于视差空间的立体视觉里程计

针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特征点,得到较为准确的运动参数的初始值,在视差空间中推导出视觉里程估计的数学模型,通过最小化误差函数得到最终运动估计.实验结果表明,该算法在室内外存在运动物体的复杂动态场景中都具有较传统方法更高的精度.