结合区域HOF和字典学习的人体行为识别方法

为辅助老人看护,提出一种基于视频的人体行为识别方法。首先,采用AMBER方法检测视频中的运动目标,粗定位行为感兴趣区域;然后,提取行为感兴趣区域各像素点的光流,构建归一化的光流方向直方图（histograms of oriented optical flow,HOF）,用于描述人体行为;最后,采用在线字典学习方法进行训练和测试,在训练阶段寻找最优的字典和稀疏矩阵,在测试阶段依据稀疏性分类不同特征。在国际上通用的ADL人体行为数据库上的仿真实验结果表明,采用本文方法进行人体行为识别的识别率高,且不同人体行为之间的分类混淆率低。     

基于雷达监测信号的输电线路安全预警系统

传统输电线路安全检测方法主要通过人工巡视检测完成输电线路安全预警,工作人员通过肉眼巡视检查,不能实时分辨异常情况类型及时准确预警,导致输电线路安全预警具有局限性,为此设计了基于雷达监测信号的输电线路安全预警系统。首先采用雷达监测信号获取异常情况的方位信息,上传到智能视频监控模块,远程实时监控输电线路本体和周围情况,智能预警模块对输电线路自检完成早期预警与故障报警。通过滑窗平均法对输电线路故障信息进行实时提取,根据提取结果采用二进制监测判定异常情况目标监测准则,判定异常情况类型,完成有效预警。实验结果表明,在不同信号干扰下文中系统的抗干扰系数均保持在比较高的水平,并且运用文中系统对输电线路的安全进行预警时准确率高达95%以上,说明该系统可以准确完成对输电线路的安全预警。     

溶聚丁苯橡胶与不同结构顺丁橡胶并用的SiO2/SSBR/BR复合材料性能研究

传统的镍系顺丁橡胶BR9000和四种稀土顺丁橡胶以低并用比（25phr）与SSBR并用时,BR9000与SSBR并用的硫化胶性能与稀土顺丁橡胶并无明显差距,有些性能还要比一些稀土顺丁橡胶更加优良。稀土顺丁橡胶CB24在物理机械性能方面表现出较好的综合性能。具有长链支化结构的稀土顺丁橡胶Nd24EZ具有最高的直角撕裂强度和最低的裂纹扩展速率。具有长链支化结构和高门尼粘度的稀土顺丁橡胶Nd22EZ则具有最佳的滚动阻力和抗湿滑性能。CB24虽然在抗湿滑性能方面表现优良,但其滚动阻力性能在五种顺丁橡胶中是最差的。Nd22EZ与Nd24EZ与白炭黑的相互作用力最强,白炭黑分散最好,表现出最低的佩恩效应。CB24和SKD-NDII则与白炭黑相互作用力较弱,白炭黑分散较差,佩恩效应最强。     

森林火险与气象因素的多元相关性及其分析

森林火灾发生概率预测涉及气象、树种、地理条件与人类活动等诸因素，气象参数对火灾的影响一直是森林火灾研究的重点之一。选用日平均湿度、降水量、平均风速、平均温度和日照时间等5种典型气象参数，利用BP神经网络分析了它们对火灾发生概率的综合影响；研究了多种气象参数综合作用下火灾发生概率的变化规律。结果表明，气象参数与火灾发生概率之间存在稳定的关联，神经网络在处理多参数综合影响方面具有较好的泛化能力，可以作为预测林火概率的可靠方法，为森林火灾研究提供了基础数据。     

基于统计的p-持续CSMA算法及其在电能量采集终端中的应用

通过对CSMA算法的研究,提出了一种基于统计的p-坚持CSMA算法。即在总线竞争不可避免的情况下,总线上的电能量采集终端发送数据的概率并非是固定不变的,而是在一个统计周期内,计算每个终端的数据发送概率,电能量采集终端根据此发送概率动态地调整p-坚持CSMA算法,在一定程度上防止了总线竞争现象的发生,降低了总线的通行量,优化了总线资源。通过分析非坚持CSMA、1-坚持CSMA、基于统计的p-坚持CSMA算法的碰撞率对比3种算法性能,验证基于统计的p-坚持CSMA算法在防止总线竞争方面的优越性。从真实现场电能量采集终端本地数据库获取的数据表明:与一般的CSMA算法比较,基于统计的p-坚持CSMA算法使终端显著改善了碰撞率性能指标。     

基于耳机key的手机银行数字证书应用研究

提出了一种基于耳机key的手机银行数字证书方案.首先对手机银行数字证书在应用和科研领域的现状进行了总结,接着说明了手机耳机key的技术原理和优势,最后给出了基于手机耳机key的手机银行中数字证书的应用方案.与传统方法相比,本文的方案具备非常好的安全性和便捷性.     

电沉积制备氧化石墨烯-羟基磷灰石复合涂层

采用电沉积方法在钛表面制备氧化石墨烯-羟基磷灰石(Graphene oxide/Hydroxyapatite,GO/HA)复合涂层,通过调整GO的浓度,研究GO对所得涂层晶体结构及生物学性能的影响。采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)仪、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、拉曼光谱分析所得涂层的表面形貌和物相构成,用SEM观察涂层表面MG63成骨样细胞生长情况。结果表明,电沉积法可在钛表面制备GO/HA复合涂层,且随GO浓度增加,HA结晶度增加。此外,复合涂层较单纯HA涂层更能促进成骨样细胞早期粘附。     

基于马尔可夫修正的负荷预测模型在电力能效监测终端中的应用

提出了一种基于马尔科夫修正的负荷预测模型在电力能效监测终端中应用的方法。首先使用指数平滑法对电力能效监测终端历史用电量负荷数据进行预处理,弱化用电量随机波动造成的影响,得出用电量负荷的总体趋势,然后使用马尔可夫链对指数平滑法的绝对误差进行修正,克服指数平滑滞后效应造成的预测精度不高的问题,从而提高了预测的准确性。最后就马尔可夫负荷预测模型在能效监测终端上的应用做了相应的介绍,并以真实电力负荷数据进行算例分析,测试了预测模型在实际中的性能。     

光场图片中基于Plenoptic的尺度不变特征描述符

在光场中,图片的特征描述符可以用于对象的识别和跟踪等应用。为了使光场图片在旋转和缩放等操作下保持不变,本文基于Plenoptic函数的图片表达方法提出一种尺度不变特征描述符。首先,对Plenoptic函数与光场进行了描述,并用七维数据来表示时序图片序列。其次,对Plenoptic函数的规范化进行了分析,并给出了三维场景点向二维和三维Plenoptic空间的映射方法。接下来,分析了光场中图片在旋转和缩放操作下的尺度不变特性,并给出了相应的变换算法。最后,在提取尺度不变的特征向量时通过融合函数降低了参数调整所需的计算量。实验表明,本文提出的尺度不变特征描述符可以更好的描述图片,从而在基于描述符的操作中具有更优的性能。     

基于ZYNQ的人脸检测的快速实现

本文是在ZYNQ平台上,结合加入阈值处理的背景减除法实现人脸检测的快速实现。ZYNQ是ARM+FPGA的体系架构,本文利用该芯片的PL（FPGA）端来实现图像的预处理;利用PS（ARM）端对来自PL端的图像利用背景减除法进行前景的提取,然后对前景图片进行人脸检测。最终,本文实现了人脸检测的时间在ZYNQ平台上平均减少了700ms以上,而且在识别率方面也有所提高。