统一通信在校园网中的实现

通过对智能网、校园网和统一通信的分析，提出一种利用智能网和校园网资源实现统一通信的校园统一通信系统。     

试论大中型企业网络平台日常管理的制度化

通过对大中型企业网络平台常见故障原因的分析,发现最根本的原因是机房环境和设备缺乏日常管理。实行大中型企业网络平台日常管理的制度化,有利于保持大中型企业网络的稳定运行。     

基于Leap Motion的动态手势识别方法

伴随虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术的发展,以及人们对人机交互性能和体验感的要求提高,手势识别作为影响虚拟现实中交互操作的重要技术之一,其精确度急需提升^[1].针对当前手势识别方法在一些动作类似的手势识别中表现欠佳的问题,提出了一种多特征动态手势识别方法.该方法首先使用体感控制器Leap Motion追踪动态手势获取数据,然后在特征提取过程中增加对位移向量角度和拐点判定计数的提取,接着进行动态手势隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的训练,最后根据待测手势与模型的匹配率进行识别.从实验结果中得出,该多特征识别方法能够提升相似手势的识别率.     

一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法

分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。     

基于MATLAB的AVI视频影像分解与压缩

为了实现对AVI(Audio Video Interleaved)文件中视频影像的分析和处理,提出了一种根据AVI文件的存储结构、利用Matlab中的音视频处理函数aviread等编程的方法,将AVI文件中的视频数据流读出并存储为一系列BMP文件,再进行小波变换压缩后写入AVI文件.利用该方法,实现了AVI视频影像的分解、合成及压缩,编程简单、数据处理可靠、程序运行高效.     

基于全局自注意力的小麦图像识别

在实际应用场景下,通过图像识别的方式来识别小麦的病虫害具有极大的挑战性。与以往纯粹基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的方法相比,将小麦图像转换成一系列视觉语言,并从全局视角进行小麦识别的方法是更可行和实用的。运用Convolutional Visual Transformers（CVT）来解决小麦识别分为2个环节。首先,利用2分支CNN生成的2种特征图来实现注意选择性融合(Attentional Selective Fusion, ASF)。ASF通过融合多个特征和全局-局部注意力来获取有区别的信息,并投射成一系列的视觉语言。其次,受Transformers在自然语言处理方面的成功启发,用全局自注意力来建模这些视觉语言之间的关系。将CVT与经典分类网络LeNet-5、ResNet-18、VGG-16、EfficientNet对比,识别率有所提升,同时该方法具有良好的泛化能力。     

基于振铃抑制的多视频超分辨率重建

为了利用较少低分辨率视频序列实现多视频超分辨率重建,本文提出一种将时空分别进行重建的算法。首先利用已有方法进行时间重建,再以得到的高时间分辨率的视频序列帧为参考帧,结合输入低分辨率视频序列帧进行空间重建。此外,针对传统重建方法在配准不精确的情况下会产生振铃现象这一问题,提出一种加入自适应惩罚项的改进迭代反投影(IBP)算法。实验结果表明,本文算法在输入低分辨率序列较少的情况下,能较好地实现多视频超分辨率重建,且能有效抑制振铃现象;重建出的高分辨率视频序列的结构相似度较对比算法提高3.4%~6.1%;在主观感受上,图像边缘锐利、人工效应少。     

基于空间信息技术的六股河流域河网水系提取

快速有效地获取河网水系特征信息对于流域水文分析具有重要的意义。为此,选取辽宁省六股河流域作为研究对象,以30 m空间分辨率的数字高程模型(DEM)作为基础数据,采用美国ESRI公司开发的地理信息系统软件ArcGIS,对该流域的水流方向、累积汇流栅格、河网水系等基础信息进行了提取研究。将河网提取结果与国家基础信息中心提供的1∶4 000 000河流水系基础资料进行对比,提取结果的干流河网段与实际水系形态特征较为吻合,提取的流域面积与实际流域面积相差1.99%,表明空间信息技术应用于六股河流域水文基础信息提取是可行的,可为流域水文模拟、数字流域建设等研究提供基础数据支持。     

基于驱动开发程序包的视频驱动开发

驱动开发程序包（DDK）是TI公司提供的一套标准的DSP／BIOS驱动开发模型,基于此模型做视频驱动开发可简化驱动开发过程,增加代码的可移植性和兼容性。以TMS320DM642视频专用板为例,详述了视频驱动开发方法和开发过程,并以实例给出了调试结果。实践证明,基于TMS320DM642的DDK的视频驱动开发能为视频应用提供稳定的底层支持。     

基于协同表示的多特征融合岩石分类

针对传统的岩石薄片成分分析耗时、识别率不高等问题,提出了一种基于协同表示(CR)的岩石薄片成分分析方法。首先,分析探讨了岩石薄片中颗粒纹理特性,证明将薄片图像的分层多尺度局部二值化(HMLBP)特征与灰度共生矩阵(GLCM)特征相融合能有效地表征岩石薄片中颗粒的纹理。然后,为降低识别阶段时间复杂度,采用主成分分析(PCA)方法将新特征降维到100维。最后,采用基于协同表示的分类器(CRC)进行分类识别。与基于稀疏表示的分类器(SRC)分别采用样本字典中某一个样本单独编码表征预测样本不同,基于协同表示的分类器采用样本字典中的所有样本协同编码表征预测样本,借助不同样本的同一属性提高识别率。实验结果表明该方法的识别速度较基于稀疏的分类器识别方法提高300%,识别率提高2%;在实践应用中能较好地区分岩石薄片中的石英成分和长石成分。