Investigation of conductivity characteristics of nitrile butadiene rubber vulcanizates filled with semiconducting carbide ceramic

SiC‐ and B₄C‐filled NBR rubber composites were prepared with various volume fractions of filler by a conventional roll‐mill method. The morphological structures of the NBR–SiC and NBR–B₄C composites were analyzed by scanning electron microscopy. The dependence of room‐temperature volume resistivity (ρ_v) on the concentration of filler in the two systems was studied. In addition, variation in the number of current carriers (n), mobility carriers (μ), dielectric constant (ε), and dielectric loss factor (tan δ) on filler concentration in the two systems were investigated in detail. The applicability of composites as negative temperature coefficient (NTCR) linear thermistors was studied by the dependence of volume resistivity on temperature. The resistivity showed negative temperature dependence and changed linearly with temperature parallel. The conduction mechanism of the conductivity of the two composites was analyzed in terms of the computed activation energy and hopping energy. Change in volume resistivity as a function of frequency for the two systems was also investigated. Finally, the dependence of volume resistivity on applied pressure and possible real applications of these composites as transducers in pressure sensors were also studied. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 103: 2158–2165, 2007     

一种新的融合粒子群算法的混合蟑螂群算法

针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法.     

基于超像素的点追踪方法

目的由于当前大多数的追踪算法都是使用目标外观模型和特征进行目标的匹配,在长时间的目标追踪过程中,目标的尺度和形状均会发生变化,再加上计算机视觉误差,都会导致追踪的失误。提出一种高效的目标模型用于提高追踪的效率和成功率。方法采用分割后提取的目标特征来进行建模表示外观结构,利用图像分割的方法,将被追踪的目标区域分割成多个超像素块,结合SIFT特征,形成词汇本,并计算每个词在词汇本中的权值,作为目标的外观模型。利用外观模型确定目标对象的关键点位置后,通过使用金字塔Lucas-Kanade追踪器预测关键点在下一帧图像中的位置,并移动追踪窗口位置。结果结合点位移的加权计算有效地克服目标尺度和形状变化产生的问题。结论实验结果表明在目标发生形变或光照变化的情况下,算法也能准确地、实时地追踪到目标。     

多通道Haar-like特征多示例学习目标跟踪

目的 提出一种基于多通道Haar-like特征的多示例学习目标跟踪算法,克服了多示例跟踪算法在处理彩色视频时利用信息少和弱特征不能更换的缺点。方法 首先,针对原始多示例学习跟踪算法对彩色视频帧采用单通道信息或将其简单转化为灰度图像进行跟踪会丢失部分特征信息的缺点,提出在RGB三通道上生成位置、大小和通道完全随机的Haar-like特征来更好地表示目标。其次,针对多示例学习跟踪算法中Haar-like弱特征不能更换,难以反映目标自身和外界条件变化的特点,提出在弱分类器选择过程中,用随机生成的新Haar-like特征实时替换部分判别力最弱的Haar-like特征,从而在目标模型中引入新的信息,以适应目标外观的动态变化。结果 对8个具有挑战性的彩色视频序列的实验结果表明,与原始多示例学习跟踪算法、加权多示例学习跟踪算法、基于分布场的跟踪算法相比,提出的方法不仅获得了最小的平均中心误差,而且平均跟踪准确率比上述3种算法分别高52.85%,34.75%和5.71%,在4种算法中获得最优性能。结论 通过将Haar-like特征从RGB三通道随机生成,并将判别力最弱的部分Haar-like弱特征实时更换,显著提升了原始多示例学习跟踪算法对彩色视频的跟踪效果,扩展了其应用前景。     

灰度级信息的目标边界精确周长估算

目的 针对图像目标边界不连续或具有模糊性导致的目标周长无法精确估算这一问题,结合边界跟踪,提出一种基于灰度级信息的目标边界精确周长估算方法。方法 该方法利用目标边界的灰度级信息,同时结合边界跟踪得到的内外边界来估计目标图像的边界周长,从而提高边界周长估计的精确性和鲁棒性。为了获得目标物体真实周长,实验采用人工合成图像。结果 实验应用所提方法和3种传统周长估算方法分别计算合成目标对象的周长,并与真实周长比较。为了验证所提方法的有效性和鲁棒性,实验中对目标对象的边界进行不同程度的加厚模糊化;并在边界加入噪声,使边界不连续。当边界变得复杂时,本文所提方法的优势得到极大体现。结论 实验结果表明,在边界模糊和边界不连续的情况下,本文所提的算法具有更好的适应性和稳定性。     

基于目标跟踪的粒子群粒子滤波算法研究

针对粒子滤波方法在重采样阶段容易造成样本有效性和多样性的损失,导致了样本贫化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.算法将粒子群优化思想引入粒子滤波中,在粒子采样过程前先利用粒子群算法进行优化.粒子群算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,大部分粒子经过粒子群优化后,朝着后验概率分布比较密集的区域运动,聚集在最优粒子附近,使粒子的权值被提高,避免了在重新采样过程中被舍弃,进而缓解了样本被贫化问题.目标跟踪系统中的位置估计由于物体运动具有突然性,很难准确估计.采用非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型分别研究改进粒子滤波算法对误差均方值的影响.仿真结果表明改进算法与常规粒子滤波算法和扩展卡曼滤波算法相比,更加有效地降低变量的误差均方值,从而提高了滤波性能.     

Logistic视频字幕增强模型

目的：为提高复杂背景下的视频字幕在OCR中的识别率,需要对提取的视频字幕进行有效地字幕增强。该文首次将Logistic模型应用到视频字幕增强中,提出了基于Logistic模型的融合多帧信息的视频字幕增强方法。方法：对字幕进行检测与跟踪,将出现在连续多帧中的同一字幕片段进行对齐;通过分析字幕片段在多帧中信息,提出字幕背景在时域上的变化特征、背景和字幕文本的固有特征,并将三个特征进行量化与融合,构建适用于字幕增强的Logistic模型,实现对视频字幕的增强。结果：对含阴影或描边效果的特殊复杂背景字幕、普通复杂背景字幕、单一背景字幕分别进行实验,增强后的字幕在OCR软件中的识别正确率分别为81.76%、97.13%、98.19%,与对比方法比较均有一定的提高。结论：实验结果表明,该文方法既可以降低字幕背景的复杂度,又可以提高字幕背景与文本的对比度,从而可以对复杂背景和单一背景下的视频字幕进行有效地增强。     

虚拟校园漫游与实时可视化研究

将虚拟现实技术和人机工程相结合,基于Crystal Space 3D平台实现虚拟校园系统。该系统由数据和软件两部分组成,数据部分包括多媒体数据和三维模型数据。在建模阶段引入面向对象思想并大量使用纹理,降低了三维模型的复杂度。同时,使用XML描述导出后的模型,使模型数据更容易被读取和解析。软件部分支持多种输入硬件、支持不同的漫游方式和对虚拟校园中指定地点的查询及自动寻路,并配以介绍学校文化的背景音乐,使整个虚拟系统在突出虚拟现实交互性、沉浸性等独有特性的同时,最大限度考虑“人”的使用因素,提供多样的使用方法和舒适的使用环境等人机工程特性,使系统的实用性更强。     

基于嘴巴特征点曲线拟合的哈欠检测

针对疲劳分析中哈欠检测具有嘴角点定位困难、嘴巴张开大小及持续时间因人而异的特点,提出一种基于嘴巴内轮廓角点检测与曲线拟合的哈欠检测方法。首先利用角点检测获取嘴巴内轮廓上的若干点,对这些点进行曲线拟合建立嘴唇内轮廓数学模型;然后再对张口度曲线进行时间维度的分析,对哈欠进行二次判决。实验结果表明,该方法不仅能够更精确地获取开口度的大小,而且还能够降低哈欠的误检率。     

基于图论生成树的低压电力线通信路由方法

电力线信道的阻抗特性、信号衰减特性及噪声特性导致电力线通信的可靠性成为制约其广泛应用的重要因素。分析了低压配电网的物理拓扑结构和逻辑拓扑结构,结合我国低压集中抄表系统应用的工程特点,提出了一种基于图论生成树的电力线通信自动路由方法。该方法能够有效地建立起电力线通信网络路由,并根据信道变化动态地维护路由,保证了电力线网络的可靠性。实验测试表明了该路由方法的有效性、可靠性和实用性。