基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别

为了克服基于视频的布料材质识别中由于忽略了动态因素的影响导致材质识别准确率低的难点,利用布料仿真视频库,提出一种基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别方法以有效识别布料的材质属性信息.首先利用材质合成方法构造64种不同材质的布料仿真视频数据库;然后利用构造的布料动态视频库,通过迁移预训练的VGG网络增强布料动态视频的各帧特征信息,并消除部分非动态特征;其次利用动态稠密轨迹特征描述布料视频的动态特征,以充分捕捉不同布料材质视频的动态信息;最后通过Fisher向量编码生成布料动态信息的特征数据库,并训练SVM分类器建立布料材质视频动态信息到材质属性参数的映射.利用构建的布料仿真视频库作为数据集进行实验的结果表明,该方法对64种不同布料材质视频的材质种类识别准确率达到73.83%.     

基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索研究

为了准确监测土壤呼吸，针对土壤呼吸传感器最优布点的问题，提出了一种基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索算法。算法的具体思路为:首先通过CFD(计算流体力学)仿真与涡度相关法得到土壤呼吸稳态时气室内不同高度的碳通量数据。然后对数据赋予一定的权值得到不同高度的融合数据，最后采用贝叶斯估计理论求解相应高度的概率密度，从而确定传感器最优高度点。结果表明:直径为0.25m，高度为0.3m的气室传感器最优高度点为中轴线上0.0836m处，且该点数据的均方根误差RMSE为1.426μmol·ｍ-2·s-1 。平均偏差Bias为1.224μmol·m-2·s-1，并与贝叶斯联合密度的计算结果验证分析，证明此算法有很高的可行性与准确性，为土壤呼吸传感器的最优高度点选取提供了方向与建议。     

保险杠抗压分析流程自动化系统开发

为提升汽车保险杠抗压分析效率、减少重复性劳动、实现仿真分析流程的自动化，利用Python和VBS语言开发一套前、后处理自动化程序。此程序可实现RBE3单元创建、局部坐标系创建、载荷创建、头文件创建、后处理、结果诊断和报告编制等过程的自动化。实际应用结果表明，与传统人工分析相比，该程序可使仿真分析效率大幅提高。通过自动化程序进行仿真，不仅可以保证保险杠抗压分析的精度，同时还可以实现分析的标准化、保证分析的一致性。     

基于信息熵的软件攻击面威胁评估方法研究

随着网络科技的不断进步,传统的软件攻击面威胁评估方法,在面对层出不穷的软件攻击方式时对攻击面威胁的评估与处理分离,因此威胁评估效率低,无法实现对软件攻击面威胁的精准评估.针对这一问题,进行基于信息熵的软件攻击面威胁评估方法研究.通过确定软件攻击面的威胁评估指标,建立软件攻击面二级威胁指标赋值矩阵,基于信息熵计算软件攻击面威胁权值,评估软件攻击面威胁.通过对比实验证明基于信息熵的软件攻击面威胁评估方法可以提高软件攻击面威胁评估的威胁评估效率.     

Linux下高效可靠的应用同步升级技术

为了能够向用户提供既可靠又高效的系统及软件更新方法,我们设计了以镜像源管理服务器为主的软件更新方案。本文详细介绍了镜像源管理服务器技术的设计方案,并对技术方案进行了理论分析,对技术方案的验证方法和验证结论做了详细的分析和说明。镜像源管理服务器技术在实现中,相较于当前Linux通用的镜像源更新方案,能够避免单一镜像源更新不够及时的问题、源服务器网络负载过高问题,为用户提供稳定且快速的资源下载。