论五四时期的浙江新诗

值此中国新诗诞生90周年之际,本文以史为视角,通过对白话诗人群和湖畔诗派诸诗人的论析,认定浙江诗人在五四新诗草创期,对中国新诗（当时叫白话诗）的产生和发展所做出的重要贡献。     

基于嵌入式图像处理的仪表自动识别技术研究

针对远程抄表系统中的仪表读数识别问题,提出了一种有效的识别算法。依据仪表图像的特点,在均值滤波、形态学运算以及最大类间方差法对仪表图像预处理之后,利用轮廓检测以及连通域分割等方法对表盘区域和单个数字进行分割,并依据数字结构特征,对分割出的数字进行识别。将该算法移植到以S3C2440A为核心的ARM-Linux系统中进行测试,可以有效识别,获得了满意的效果。     

Ad Hoc 网络节能型功率控制与拥塞控制的跨层优化

有限的节点能量和通信带宽,是Ad Hoc网络的两个重要的特点.节点能量是影响网络容量的关键因素,也是制约网络寿命的决定因素;而有限的通信带宽使得网络更容易产生拥塞.因此,节能型的功率控制与拥塞控制联合优化在Ad Hoc网络中显得尤为重要.首先,设计了节能型的网络效用最大化问题,即在目标函数中引入能量消耗成本函数,从网络效用和网络寿命两个方面来综合优化网络性能.其次,运用对偶分解与梯度投影方法,提出了相应的节能型功率控制与拥塞控制联合优化算法.另外,分析和证明了所提算法的收敛性.最后,详细的仿真结果表明了所提算法的有效性:在保持网络吞吐量基本不变的同时,可以有效地减少节点的能量消耗,从而延长网络寿命.     

基于自由火焰图像的三维温度场重建方法研究

自由火焰图像误差对逆向Monte Carlo三维温度场重建方法算法性能有较大的影响. 为减小误差的影响,将空间滤波器和时间滤波器结合的方法对重建算法所采用的自由火焰图像进行了预处理.实验研究表明,对自由火焰图像进行预处理之后,对逆向Monte Carlo方法重建温度场的低温区域产生较大影响.再通过与热电偶温度计实测数据比较分析,逆向Monte Carlo重建方法经该预处理方法改进后,在火焰中心区域重建温度的误差可减小近50K.     

强动态Ad Hoc网的拥塞控制:价格协作和滚动优化

Ad Hoc网络存在着无线多跳连接、节点移动这两个本质的特点.前者引起了与固定网络截然不同的信息流竞争新特点,后者导致了网络状态不断发生变化.首先,在采用链路干扰集描述信息流竞争特点的基础上,将小时间段内网络状态不变的拥塞控制问题表达成非线性优化问题;其次,运用基于对偶分解理论的价格协作法PCA(price cooperation approach)求解该优化问题,构建了一个基于链路干扰集的价格框架.同时,运用队列长度监控、邻居集合近似和HELLO捎带信息这3种技术将PCA转化成在实际Ad Hoc网络环境中可实施的协议.另一方面,运用状态检测和滚动优化方法,有针对性地解决Ad Hoc网络状态不确定时变性带来的问题,相应地设计了自适应优化策略AOS(adaptive optimization strategy).MATLAB仿真结果表明,AOS策略比PCA对网络状态的变化具有更好的自适应性能.NS仿真实验结果表明了PCA和PCA AOS在几乎所有的仿真场景和移动环境下,在重要的性能指标,包括吞吐量、丢包率、公平性等方面,都比TCP,ATCP和ATP有了明显的改进.     

用于Ad Hoc网络的自适应多速率多播拥塞控制策略

多播提高了链路的传输效率,但易于造成网络拥塞.因此,在网络中实施多播拥塞控制至关重要.然而,由于AdHoc网络的两个本质特点,为Internet设计的多播拥塞控制不适合AdHoc网络:(1)无线多跳连接引起了信息流之间在时间域和空间域的竞争;(2)节点频繁移动导致了网络状态不断变化.首先提出了链路干扰集的概念来描述信息流竞争的特点,将网络状态不变的小时间段内的多速率多播拥塞控制问题表达成一个非线性优化问题,联合运用罚函数法和次梯度法获得此问题的优化解,相应地提出了一种有效的分布式迭代算法.在此算法基础上,针对网络状态的时变性,设计了一种基于状态检测和滚动优化的自适应多速率多播拥塞控制策略——AC2M2.仿真结果表明,分布式算法能够快速收敛到最优解;AC2M2(adaptive congestion control strategy for multirate multicast sessions)策略对网络状态的变化具有较好的自适应能力,所获得的网络性能比TCP-Reno要优越得多.     

透视投影下基于轨迹基的非刚体三维结构恢复研究

基于预定义轨迹基重建的非刚体运动重建算法通常采用因式分解方法,该方法在仿射摄像机模型下恢复物体的结构信息和运动信息,未考虑深度信息,从而使算法在深度变化明显时具有较大重建误差甚至呈现病态。在基于预定义轨迹基的非刚体运动重建算法中引入一种线性迭代过程,使图像深度信息得以恢复,从而使算法在透视投影模型下可以适用。人体运动重建结果表明,提出的方法是可行和有效的。     

基于运动平滑性的动态图象序列的特征点对应

建立帧间的运动特征点对应是图象序列分析中的一项非常重要且非常困难的工作。根据图象序列的特点,该文提出了一种运动平滑的代价方程,并将运动平滑性与帧间特征点的欧氏距离相结合,以完成图象特征点运动轨迹的确立。由于此文的方法没有建立在运动的刚性约束之上,所以该方法同样适用于各种非刚体运动的特征点对应。     

基于计算机图像序列的人体步态参数的快速获取方法

传统的基于图像序列的人体步态分析往往采用复杂的数学模型,使得分析不能快速实现。摒弃了复杂的数学模型,而采用2D＋t的形式,利用图像序列时空XYT中的XT切片获得下肢轮廓的运动数据。根据这些数据,采用基于模糊集的Kalman滤波的方法重建了运动轨迹,从而获得了每一时刻的速度及加速度信息,并克服了下肢运动的数据遮挡现象。     

一种非刚体运动图象序列的特征点对应方法

提出了一种非刚体图象序列特征点对应的新方法,首先根据图象序列帧间的时间间隔很小这一特点,指出特征点在图象帧间的运动具有平滑性,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。