基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断

针对互补性实时跟踪算法（Staple）在目标丢失后不能察觉,提出了基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断方法。在平均峰值相关能量的基础上通过对颜色直方图模型响应进行评估,提出了一种改进的跟踪置信度评估方法。根据跟踪置信度对跟踪状态进行评估,并在高置信度情况下使用目标区域构建目标相关性检验模板。当相关滤波模型响应置信度由低变高后,使用目标相关性检验模板与当前目标区域进行相关性检验得到相似度,根据相似度值大小判断目标是否丢失。在OTB-100标准数据集中选取22段视频进行验证,实验结果表明,所提出的方法在Staple算法跟踪过程中能够及时地检测出遮挡、出视野和光照变化等干扰因素导致的跟踪异常。能够正确地判断目标丢失,成功率达100%,为跟踪异常后是否进行目标重检测和实际工程应用中目标丢失判断提供可靠的依据。     

基于视频放大与盲源分离的非接触式心率检测

非接触式心率(HR)检测可以通过远程光电容积描记术(rPPG)实现,引起越来越多的关注.但在实际应用中,rPPG信号非常细微,极易被噪声淹没,从而导致现有的基于rPPG的心率检测方法很难准确地估计心率.针对以上问题,本文提出了一种增强rPPG信号、抑制噪声的非接触式心率检测方法.在这种方法中,首先通过欧拉颜色放大技术对正常HR分布频带上的色度信息进行放大,避免rPPG信号过小被噪声淹没;接着使用人脸检测与跟踪技术选定合适的感兴趣皮肤区域;然后在感兴趣区域内提取放大后的色度信息,使用盲源分离方法和相关性分析分离出rPPG信号;最后对rPPG信号进行时域滤波与功率谱密度分析,估计出HR值.经多组实验验证,本文所提方法相比于以前方法具有更高的HR估计精度.     

多故障的电子设备系统诊断设计方法研究

针对复杂电子设备在使用过程中多故障诊断难的问题,以相关性模型为基础,提出了一种多故障诊断的设计方法;首先,根据相关性模型确定测试D矩阵,并获得组成单元与测试次数的关系矩阵;其次,根据每次实际测试的结果构建测试结果矩阵,并计算获得测试故障单元矩阵;最后,通过综合测试故障单元矩阵与测试次数关系矩阵的数据,确定故障单元的概率,根据故障概率定位出故障单元;通过实例验算表明:多故障诊断方法可准确定位故障单元,大幅降低误修率。     

导弹电动舵机控制系统设计

针对某型导弹现有电液伺服系统存在动态响应速度慢、结构复杂、可靠性差、使用维护困难等缺点,研究提出了一种以大功率无刷直流电机为控制对象的电流/位置/速度三闭环反馈控制系统设计方案;采用DSP和FPGA的组合工作模式,其中DSP内部主控制程序实现系统初始化、三闭环控制算法和产生PWM信号等功能,FPGA则实现各功能电路的时序逻辑控制;通过构建由模拟制导计算机、1553B总线通讯网络和舵机控制系统组成的测试系统,验证了三闭环电动舵机控制系统设计方案的可行性;实验结果表明,该导弹电动舵机控制系统最大负载扭矩为75N·m,满载角速度为200°/s,调节时间小于70 ms(±10°阶跃信号),动态相移小于5％(2°,1 Hz),具有输出力矩大、响应速度快、控制精度高、使用寿命长和可维护性好等优点.     

多种教学方式混合的计算机组成原理教学改革探究

针对计算机组成原理课程教学过程中存在的知识点抽象、内容陈旧过时、课时有限、理论与实验脱节等问题,提出采用形象类比法、理论联系实际教学法、PBL教学法、思维导图学习法、"虚实结合"实验方法的多种混合教学方式,结合课程案例介绍具体教学应用过程,最后说明教学改革效果.     

基于BOPPPS有效教学结构的双平台在线教学设计

为保证线上教学稳定性和教学质量,以微机原理与接口技术线上教学为例,引入线上双平台教学方案,提出在此平台上以BOPPPS有效教学结构为核心的在线教学设计思路,阐述具体实施流程,最后给出结合线上、线下数据的过程评价方式.     

基于OBE理念的项目驱动式计算机组成原理教学方法探索

针对计算机组成原理这类学科基础课程教学内容抽象、知识点繁杂、理论性强、应用场景少、学生学习兴趣低、教学效果较差等问题,分析计算机组成原理课程在计算机类专业课程体系中的地位、课程特点、教学环境问题、教学对象特征,提出基于OBE理念,以项目驱动为主线进行教学设计、实施、评价的教学方法,详细阐述项目设计分解的方案、教学实施的平台和过程,并通过对比分析说明教学效果.     

一种多链MCMC电力系统光伏出力预测模型及其算例分析

为了提高电力系统光伏出力预测精度,论文建立了一种应用多链马尔科夫-蒙特卡洛(MCMC)算法的预测模型,并展开算例分析。研究结果表明:通过多链算法生成的序列概率密度度达到了和历史序列非常接近程度,有效反映了对历史序列实施统计的情况。在光伏电站达到较高的相关性时,采用多链算法计算出的预测序列均值和标准差比历史序列误差更小,因此能够保持明显的历史序列统计特征。利用二种算法计算得到的预测序列相关系数,采用多链算法可以得到比历史序列更优的自相关曲线,有效保留了原序列的时间相关性。由此可见利用论文算法分析多光伏电站出力时间序列是可行的。     

基于眼部特征的驾驶员疲劳检测方法研究

随着汽车保有量的持续增加,随之而来的交通事故也持续增长,大部分的交通事故是由疲劳驾驶引起的.因此研究出一种能够有效检测驾驶员疲劳的方法具有重要意义.论文主要研究了基于级联的Adaboost驾驶员面部检测算法,在检测到人脸的基础上运用SDM算法进行人脸特征点定位,然后根据PERCLOS原理来判断驾驶员是否疲劳,实验表明该方法能够准确地检测驾驶员的疲劳状态.     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。