基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

图书情报数据挖掘处理平台设计

针对传统平台一直存在对图书情报数据挖掘处理效果差、运行耗时长的问题,提出并设计了基于K-means算法的图书情报数据挖掘处理平台。该处理平台主要分为3部分进行设计:对硬件的数据挖掘模块、数据存储模块、数据分析模块进行设计,并在数据挖掘模块中引入K-means算法提高数据挖掘模块性能;给出软件设计流程及部分源代码;对设计平台的运行耗时进行验证。实验结果表明,采用改进设计平台可有效缩短运行耗时,且数据挖掘结果精度更高,具有一定的优势。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。     

GFTT+FREAK的小型测绘无人机遥感图像自动拼接技术

针对目前广泛应用的小型测绘无人机遥感影像易受尺度、倾斜和光照等变化影响,导致影像拼接难度大的问题,提出了一种基于GFTT+FREAK的局部特征匹配能够适用于小型测绘无人机的遥感影像拼接方法,该算法可以直接提取未经预处理的测绘无人机拍摄图像的局部特征,通过局部特征匹配进行图像拼接,保证拼接准确性的同时,大大提高了测绘影像拼接的效率。     

重塑膨胀土制样长度对试样密度分布的影响

在对重塑膨胀土裂隙性问题的单元试验研究中,传统的分层制样法易产生"层间薄弱带",从而影响试验结果的准确性。针对这一问题,采用增加制样高度的单层压实制样方法,探讨了制样高度对重塑膨胀土试样密度的影响。试验结果表明:试样密度沿深度方向变化规律类似,均呈现出顶部大、底部小的分布特征;增加制样高度导致试样顶部与底部密度差及密度变化率发生改变;试样密度变化率随深度分布存在拐点,拐点以上部分密度变化率较小,以下部分较大;随着制样高度的增大,拐点位置向试样下部移动;以拐点位置为基础,初步给出了适合本制样方法的制样高度。