GNSS工程控制网坐标系挂靠问题探讨

分析了工程测绘中出现投影变形的原因及消除投影变形的常用方法。论述了挂靠坐标系的建立方法和应用条件,挂靠坐标系既能有效抵偿基线投影变形,又能解决两种坐标系统的衔接问题,为控制网计算、地形图测绘、工程图与万分图拼接、施工测绘提供了极大的便利。     

基于Rényi熵图的医学图像自动弹性配准

提出一种基于Rényi熵最小生成图和multi-quadric径向基函数的医学图像自动弹性配准方法。应用图像金字塔的思想,对图像分层分块,将Rényi熵最小生成图作为相似性测度对子块进行配准,在对应的子块中选取对应的标记点,用multi-quadric径向基函数插值这些标记点,从而实现医学图像弹性配准。实验结果表明,该方法配准速度较快,精度较高,是一种有效的自动弹性配准方法。     

凸价格函数下基于堆栈执行的云计算资源调度方案

目前云资源提供商制定了多种定价优惠策略,针对现有云计算任务调度方案没有考虑到动态价格的问题,提出一种在凸价格函数下的资源调度方案。首先,将任务执行区间划分为多个单位子区间。然后,根据子区间中的任务密度,基于任务堆栈执行的思想,在满足任务截止时间下,将低密度区间中的任务重新调度到其它区间。最后,根据任务的最大执行速率,为每个任务分配以最大资源执行,以此获得更多的优惠单价,降低用户租用资源的总成本。实验结果表明,该方案能够有效降低任务执行的总成本。     

Butterfly细分曲面的快速求值

从分析Butterfly细分曲面的局部参数化出发,通过参数二进制分解生成数列以及构造细分格式的局部加细矩阵,并利用对应矩阵序列乘积与矩阵特征分解计算出控制点权值,从而解决TButterfly细分曲面插值问题.算法独立于网格存储的数据结构,避免了求邻接关系等费时的操作,并且容易推广到其他三角网格插值细分格式的曲面求值中.     

基于改进GMM与帧差法的运动棉杂率分析算法研究

针对清梳棉流程中产出棉含杂高、质量差的问题,结合改进高斯混合模型(Gaussian mixed model,GMM)与帧差法,提出一种局部运动棉杂率控制优化方法。首先针对清棉机除杂原理及棉杂特性进行分析;其次通过提取视频关键帧并改进GMM与帧差法对图像序列“与”运算实现目标的精确提取,进而通过设计GMM分类器获得棉杂率并进行分析;最后与传统的检测算法作对比验证。实验表明,改进后的算法在有效性以及实用性方面优于传统算法。同时,通过引入闭环控制能满足工业高精度、实时性的需求。     

多尺度模态感知在文本指代实例分割中的研究与应用

文本指代实例分割(RIS)任务是解析文本描述所指代的实例,并在对应图像中分割出该实例,是计算机视觉与媒体领域中热门的研究课题。当前,大多数RIS方法基于单尺度文本/图像模态信息的融合,以感知指代实例的位置和语义信息。然而,单一尺度模态信息很难同时涵盖定位不同大小实例所需的语义和结构上下文信息,阻碍了模型对任意大小指代实例的感知,进而影响模型对不同大小指代实例的分割。对此,设计多尺度视觉-语言交互感知模块和多尺度掩膜预测模块：前者增强模型对不同尺度实例语义与文本语义之间的融合与感知;后者通过充分捕捉不同尺度实例的所需语义和结构信息提升指代实例分割的表现。由此,提出了多尺度模态感知的文本指代实例分割模型(MMPN-RIS)。实验结果表明,MMPN-RIS模型在RefCOCO,RefCOCO+和RefCOCOg3个公开数据集的oIoU指标上均达到了前沿性能;针对文本指代不同尺度实例的分割,MMPN-RIS模型有着较好的表现。     

航天观测数据的服务器管理机制研究

针对于航天观测数据进行服务器管理机制进行研究,首先,对空间X射线数据管理模式进行了分析,其次,分析了空间X射线数据探测平台,最后,对其服务器管理机制进行了研究,得出不同时间、不同尺度的观测数据,可获取到不同的信息量。     

基于PointNet和长短时记忆网络的三维人体动作预测

人体动作预测是计算机视觉和图形学领域的重要任务。现有的方法主要基于人体骨架和视频图像表示,相较于骨架和视频表示,三维几何数据表示人体动作更加直观和形象化。为此提出了一种基于PointNet和长短期记忆(LSTM)网络的三维点云表示的人体动作预测方法。首先,使用改进的PointNet对人体动作序列中的每帧三维点云进行特征提取;其次,通过LSTM学习动作序列的时间信息融合动作序列的时空特征;最后,将时空特征通过全连接神经网络(FC)进行动作预测;此外,还构造了三维点云表示的人体动作序列数据集。实验结果表明,所提方法在预测下一帧三维人体点云坐标时的平均损失值低于10^-3。     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

面向3D打印体积极小的拓扑优化技术

与传统制造所生产的产品相比,3D打印产品的成本仍相对较高.因此,如何能在不牺牲打印物体表面质量的前提下通过模型优化来减少打印材料消耗,对于降低打印成本至关重要.针对这一问题,借鉴传统渐进结构优化方法,结合Von Mises应力计算,给出一种面向3D打印体积极小的拓扑优化算法.该算法通过模型力学计算所得的最大Von Mises应力与材料允许应力之比来引导模型体积减小进化,直至最大Von Mises应力达到允许应力值为止.同时,引入多分辨率技术,由粗网格再到细网格进行优化计算,有效地提高了计算效率.与现有其他给定结构模式的方法相比,该优化结果能更好地体现模型荷载受力的传递路径.