前景划分下的双向寻优跟踪方法

目的 基于目标模型匹配方法被广泛用于运动物体的检测与跟踪。针对传统模型匹配跟踪方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种前景划分下的双向寻优BOTFP （Bidirectional optimization tracking method under foreground partition）跟踪方法。方法 首先,在首帧中人工圈定目标区域,提取目标区域的颜色、纹理特征,建立判别外观模型。然后,利用双向最优相似匹配方法进行目标检测,计算测试图像中的局部特征块与建立的外观模型之间的相似性,从而完成模型匹配过程。为了避免复杂背景和相似物干扰,提出一种前景划分方法约束匹配过程,得到更准确的匹配结果。最后,提出一种在线模型更新算法,引入了距离决策,判断是否发生误匹配,避免前景区域中相似物体的干扰,保证模型对目标的描述更加准确。结果 本文算法与多种优秀的跟踪方法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Deer、Football、Lemming、Woman、Bolt、David1、David2、Singer1以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为7.43、14.72、8.17、13.61、24.35、7.89、11.27、13.44、12.18、7.79,跟踪重叠率分别为0.69、0.58、0.71、0.85、0.58、0.78、0.75、0.60、0.74、0.69。与同类方法L1APG （L1 tracker using accelerated proximal gradient approach）,TLD （tracking-learning-detection）,LOT （local orderless tracker）比较,平均跟踪重叠率提升了20%左右。结论 实验结果表明,在前景区域中,利用目标的颜色特征和纹理特征进行双向最有相似匹配,使得本文算法在部分遮挡、目标形变、复杂背景、目标旋转等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

基于多尺度卷积神经网络的交通标示识别研究

交通标示识别在自动驾驶领域有着广泛的应用前景。在实际场景中,光照、地理位置、检测方法等因素会对较小交通标示识别产生影响,导致识别精度降低。针对这些问题,提出一种新型多尺度融合卷积神经网络模型（SF-RCNN）。首先在基础特征提取网络中加入多尺度空洞卷积池化金字塔模块（MASPP）,在多尺度空洞卷积采样后,不改变每一个特征下的信息量,而是通过合并通道数来实现特征图的融合,这样既减少了分辨率的损失,也可以捕捉同一图像的上下文信息;其次在网络中增加两个快速拼接模块（F-concat）,融合模型中高层与低层的信息,既丰富语义信息,又可以实现不同尺度信息的重复利用;最后在每个最大池化层之前增加批标准化层（BN）,转换每一层的数据。尽管增加模块加深了网络深度,但是BN层可以加快模型收敛速度,使整个训练时间不发生较大改变。实验结果表明,该模型利用新型网络结构SF-RCNN,在CCTSDB数据集上进行特征提取,交通标示识别精度均值达到了87.48%,警告类别识别精度达到89.93%,禁令类别识别精度达到89.25%、方向类别识别精度达到81.08%、指示类别识别精度达到89.66%。     

叶剑英与20世纪四位历史人物的因缘际会

回顾近代中国百年历史都不能不提孙中山、蒋介石、毛泽东和邓小平四位人物。然而开国元帅叶剑英在近、90年的人生中与这四个人都有过奇妙的因缘际会,他是孙中山的护卫,也是蒋介石的爱将,他救过毛泽东的性命,更把邓小平推上了大时代的舞台。     

结合随机游走与FCM的脑图像分割方法

随机游走算法只考虑相邻像素灰度相似性,忽略了邻域像素梯度信息,抑制了random walker沿着某些与种子点灰度相近的边向种子点前进,从而导致错分与漏分。提出一种脑图像分割方法,先对原图进行小波变换,提取图像梯度信息,将梯度信息融入边的权重。最后使用改进的FCM算法,结合像素邻域信息,进行最终脑图像分割。实验表明,本方法分割的脑组织图像正确率高,图像空洞与斑点明显减少,图像边缘更加平整。     

面向CUDA程序的性能预测框架

为对CUDA并行程序内核性能进行分析和预测，从而指导并行程序设计及性能优化，提出一种性能预测框架.1）从GPU编程模型和设备架构细节入手，以线程束为研究单位，通过整合与GPU程序用时密切相关的软硬件基本特征，定义了并行空间闲置度、流处理器线程束负载、并行效应因子等高层次性能相关特征.2）基于上述特征，框架针对线程负载均衡型GPU程序，评估内核函数在不同问题规模以及执行配置下的执行时间.3）依据性能评估原理提出了内核函数执行配置参数的优化策略.验证实验结果表明，该框架在两种典型情境下对现有程序性能的平均预测准确率分别达到89%和94%，客观归纳了高层次特征与程序性能间的相关关系，且能定性分析并行算法性能水平.     

小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,充分利用影像的光谱和局部信息,文中提出小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取方法.通过小波核函数将数据集从低维原始空间映射至高维特征空间,考虑到数据的局部信息,利用加权矩阵计算散度矩阵,对局部Fisher判别准则函数求解最优特征矩阵,使不同类别的样本在高维特征空间中的可分离性更佳.在2个公开高光谱数据集上的实验表明,文中方法的总体分类精度和Kappa系数都有所提高.     

基于多元数据的城市区域可达性评估模型

城市区域可达性评估一直以来是智能交通领域备受关注的热点问题。传统的区域可达性评估模型一般只支持GIS、GPS等单一数据作为可达性的评估依据，无法避免因外界因素的影响对区域可达性造成的评估不准确问题。针对此问题，以出租车GPS行车数据、时段、天气等多维数据作为区域可达性的评估依据，构建了一种支持多元数据的城市区域可达性评估模型，在此基础上设计了基于多维OD矩阵的多元数据区域可达率计算方法，并将可达率作为区域可达性量化标准以达到提高可达性评估准确性的目的。此外，针对因传统GPS数据清洗方法过于粗糙而导致的有效信息遗漏、数据矫正不准确问题，利用基于统计学理论的序列数据清洗方法，运用出租车GPS数据的速度与加速度信息纠正潜在的误差数据以提高GPS数据的清洗效果。实验证明，利用提出的多元数据城市区域可达性评估模型可达性评价的准确率提高9.1%-37.8，其中计算的区域可达率的准确性较传统方法提高12.6%-35.5%，平均旅行时间的准确率提高18.5%-31.6%。     

基于嵌入式新型变电所监控系统的设计与研究

变电所计算机监控系统是采用面向对象的设计思想，并依托计算机技术、网络通信技术、现代控制技术及图形显示技术等，将变电所集控制、测量及现代综合管理等功能为一体的综合自动化系统。本论针对变电所监控的特殊工艺，提出了嵌入式计算机解决方案，并介绍了嵌入式组态软件的在应用中一些关键环节，对控制系统的硬件进行了选择和设计。     

一种扩充MCS—51系列单片机外部中断功能的有效方法

本文介绍了用Ｉｎｔｅｌ８２５９４Ａ中断控制器扩充ＭＣＳ－５１系列单片机外部中断功能的有效方法。