针对合成孔径雷达图像的新型LOG边缘检测算法

传统LOG边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的 LOG边缘检测算法,首先采用双边滤波和自适应中值滤波来代替传统LOG算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG算法具有更好地检测效果。     

基于多尺度多任务卷积神经网络的人群计数

在智能监控领域，实现人群计数具有重要价值，针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题，提出一种多尺度多任务卷积神经网络（MMCNN）进行人群计数的方法。首先提出一种新颖的自适应人形核生成密度图描述人群信息，消除人群遮挡影响；其次通过构建多尺度卷积神经网络解决人群尺度不一问题，以多任务学习机制同时估计密度图及人群密度等级，解决人群分布不均问题；最后设计一种加权损失函数，提高人群计数准确率。在UCF_CC_50和World Expo'10数据库上进行了评估，验证了自适应人形核的有效性。实验结果表明：所提算法比Sindagi等的方法（SINDAGI V A，PATEL V M.CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting.Proceedings of the 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance.Piscataway，NJ：IEEE，2017：1-6）在UCF_CC_50数据库上平均绝对误差（MAE）数值和均方误差（MSE）数值分别降低约1.7和45；与Zhang等的方法（ZHANG Y，ZHOU D，CHEN S，et al.Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network.Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington，DC：IEEE Computer Society，2016：589-597）相比，在World Expo'10数据库上所提算法的MAE值降低约1.5，且在真实公共汽车数据库上仅0~3人的计数误差，表明其实用性较强。     

基于学案的双主教学模式初探

"学生主体—教师主导"的双主教学模式尊重学生的学习主体地位,让学生在教师的引导和帮助下,释放其学习的主动性、投入性和创造性,得到广大教师的认可,但在实施过程中却出现诸多问题。阐述了学案的定义,论证了学案对有效落实双主教学模式的促进作用,并提出了基于学案的双主教学模式的教学流程。     

基于无线HART的智能仪表在线监控系统

为了充分利用传统HART仪表,提高控制系统的可靠性,减少现场仪表的维护量并降低维护费用,提出了一种基于无线HART协议的智能仪表在线监控系统,给出了系统的软、硬件设计思想和实现方法.     

红外与X光图像融合方法研究

首先用交互式配准方法对采集到的红外与X光图像进行配准,然后采用像素加权平均进行融合,得到了能反映构件表面和内部结构的温度场的融合图像,最后进行了图像融合的质量评价。实验结果表明,融合图像既包含构件的温度场分布,同时能反映出构件内部清晰的结构。     

以就业为导向的大学生学业规划体系的构建

大学生学业规划是高校人才培养的重要手段,通过规划使学生进一步增强主体意识、明确目标,为成功就业、创业打下坚实基础.本文阐述了学业规划的背景、含义和重要意义,提出了学业规划的目标体系,对构建以就业为导向的学业规划体系进行了研究.     

基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究

将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,本文提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明本方法是可行的。     

基于ANSYS有限元法的电导率传感器分析

提出了一种结构简单的新型非接触电导率传感器。从原理出发,采用ANSYS有限元方法,通过建立有限元模型、定义材料属性、网格划分、设置边界条件、加载和求解等,得到了溶液电导率分别与传感器电感和电容之间的关系。利用该传感器对几种已知电导率溶液进行了测试,结果显示其测量的最大相对误差为0.64%,从而证明所提出的传感器测量方法不仅测量精度可行,还提高了测量的冗余度和可靠性,具有很高的商业应用价值。     

基于自适应差分优化的改进虚拟力导向粒子群算法研究

为提高节点在无线传感器网络中的自部署性能,本文以虚拟力导向粒子群算法为基石,在部署区域内,采用正方形网格划分方式,并引入一种改进的自适应差分进化策略,对原算法进行改进。改进算法引入了移动目的地对移动节点的引力作用,并通过自适应调整,有目的的向扩大网络覆盖率的目标进化,从而最大限度地优化节点的部署速度和网络的覆盖率。通过对该算法的性能进行了仿真与分析,在网络覆盖率、算法收敛速度以及部署时间等方面,相比于经典虚拟力算法及虚拟力导向粒子群算法,该算法具有更佳的部署性能。     

基于Gnutella的概率转发模型

非结构化P2P网络模型Gnutella,由于采取简单洪泛算法,随着网络规模的增大网络流量呈指数增长,限制了网络的规模。提出一种在Gnutella基础上的概率转发模型（probability routing model based on Gnutella,PRG）。PRG模型是在queryhit消息中添加额外的节点信息来构建概率转发表,系统中的节点根据转发表进行搜索并非简单洪泛。仿真结果表明该模型可以减少网络流量,提高查询效率,并在一定程度上提高查询命中率。