一种基于全向视觉的运动物体检测算法

针对静态摄像头条件下的运动物体,提出一种基于全向图像特性的运动目标检测算法.首先对全向图像进行展开,并应用非线性畸变模型对展开图像校正处理,利用自适应背景建模的方法建立和更新背景模型、去除背景,实现对运动物体的识别与检测.该方法利用全向校正图像分辨率低的特点较好地解决前景提取过程中的噪声和阴影问题.实验表明,该方法对于全向视觉条件下运动物体的检测是快速有效的.     

基于粒子系统与LOD技术的实时雨雪效果模拟

在虚拟场景中加入雨雪的效果可以大大增加虚拟现实的真实性.粒子系统是模拟雨雪效果的有效方法,但是数量众多的粒子却增加了场景中的顶点数目,给仿真增添了许多困难.通过对粒子系统与LOD技术的深入研究,提出了一种新的应用于大规模场景的雨雪模拟实时算法.该算法的基本思想是结合粒子系统,根据人体视觉深度原理,采用LOD技术,根据粒子与观测点的距离对雨雪的密度进行分级,并对粒子发射器进行优化,提高粒子的利用效率,达到高效仿真的效果.     

一种基于介质加载的地球覆盖波束天线设计

地球覆盖波束天线为低轨卫星与地面终端之间的数据传输建立了通道,文中研究了一种新型的介质 加载地球覆盖波束天线。基于介质加载的方法,文中提出了一种圆极化地球覆盖波束天线设计,该天线由馈电网 络、馈源和介质三部分组成,介质包括底部圆柱部分和顶部半球部分,馈源集成于介质内部。设计的地球覆盖波束 天线工作在C 波段,轴向0°~64°范围内增益在0 dBic 以上,40°方向增益为5. 2 dBic。天线尺寸紧凑,辐射波束具有 较好的空间截止特性,可满足立方星应用。     

基于粒子群优化算法的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化和实用化成为其研究重点;针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程中;由于云模型控制器存在参数难以整定的问题,提出了基于粒子群算法的优化设计方法;针对标准粒子群优化算法容易出现早熟收敛的问题,引入自适应粒子群优化算法;仿真研究表明云模型控制及粒子群优化的可行性和有效性。     

武术视频检索技术应用研究

文章通过分析武术视频的特点,提出了一种关于提取武术分段视频的关键帧的算法:图像颜色特征计算法与Ⅰ帧提取法相结合的方法,经仿真实验证明此算法对于武术分段视频的关键帧提取准确率高。在此算法的基础上,对关键帧的运动人体进行特征向量的概括。然后,对支持向量机进行了分析并利用得出的特征向量作为样本对分类器进行构造和训练。基于以上步骤设计的系统,可有效的实现对武术视频的分类检索。     

一种基于小波阈值函数的交通图像去噪算法

针对高速运动条件下交通实时监测图像的失真和去噪问题,介绍小波阈值图像去噪过程和传统GCV阈值的原理,引入整数小波变换和合并递推运算的思想,提出一种快速递推GCV阈值的小波图像去噪方法。仿真实验分析了传统GCV阈值和快速递推GCV阈值去噪的效果,并比较了两种算法的复杂度。结果表明,快速递推GCV阈值算法不仅保留了传统GCV阈值算法去噪效果明显的特点,而且很好地解决了算法复杂度较高的问题,具有良好的应用前景。     

基于级联神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出一种由两层网络构成的级联神经网络模型。第1层网络采用具有差异度的5个子网构成的网络模型,对第2层网络的输入编码进行改进。对PDBSelect25中的36条蛋白质共6 122个残基进行测试,结果表明,该模型能有效预测蛋白质二级结构,其预测精度分别比SNN, DSC, PREDSATOR方法提高5.31%, 1.21%和0.92%,平均预测精度提高到69.61%。     

气体传感器的温度调制技术研究进展

气体传感器的温度调制技术是改善传感器选择性和稳定性的有效方法之一,近几年研究比较活跃.详细分析了气体传感器的温度调制技术,并从温度调制方法、动态信号处理技术、调制模式优化以及动态响应建模等方面进行了综述,并讨论了该技术的研究趋势.     

大规模WSNs中多Sink节点优化部署遗传算法

大规模WSNs网络布局设计中,多Sink节点的选址是网络拓扑设计的关键步骤,它对于网络通信能耗的控制至关重要。提出了一种基于遗传进化算法的Sink节点优化选址算法,它利用遗传算法的全局寻优能力在有限的时间内获得问题的次优解,进而生成监测网络工作拓扑。仿真实验结果表明:与现有的启发式算法相比较,该算法所生成的网络布局结果对于全局能耗控制有明显改进。     

一种基于无线传感器网络的分簇线形拓扑结构

针对无线传感器网络的线形拓扑结构节点能量消耗较大、能量不均衡的缺点,构建适用于分布式实时监测系统的无线传感器网络模型,改进线形随机放置节点的自组网方式,采用分布式的分簇线形拓扑结构置放传感器节点,簇内成员可等概率竞争成为簇首,使用数据融合完成簇内、簇间的通信.仿真结果表明:分簇线形拓扑结构与线形自组网拓扑结构相比,明显地降低了节点的能耗,有效延长了网络的生存时间.