基于图像序列的非刚性物体运动形变程度估计方法

形变程度的定量分析是非刚性物体运动研究中一个重要问题.现有的形变程度估计方法一般都假设特征点位置误差是各向同性,并且不考虑特征点数据丢失的问题.通常事实并非如此,所以本文提出一种同时考虑图像的方向性误差和特征点数据丢失问题的形变程度估计方法.理论研究和人活动图像序列的实验表明,本文提出方法十分有效.     

IEEE 802.11中多速率多节点公平的数据分组长度调整策略

在深入剖析多速率机制导致不公平性根源的基础上,提出了基于传输速率的数据分组长度调整(TRPSA)策略,该策略保证了传输速率不同的节点能公平地占用无线信道。理论证明和仿真验证了该策略能有效实现多速率多节点情况下的公平性,显著提高网络性能。该策略只需对IEEE 802.11做细小修改,易于在实际网络中实现和推广。     

基于单片机的石英晶体微天平气体检测系统设计

在对石英晶体微天平(QCM)的工作原理和检测方法进行了研究之后,本文提出采用参比QCM补偿的方法来克服温湿度等非质量因素对测量结果的影响,并研制了以MSP430F112单片机为核心的低成本的QCM气体检测系统.详细阐述了该系统的硬件结构和软件设计.为验证系统设计的合理性,用聚苯胺作为敏感材料制备了QCM氨传感器,通过并使用该系统对它性能进行检测.结果表明,与QCM传感器一起配合,该系统可以用来检测环境中气体的浓度.     

轨迹空间中基于特征符号搜索算法的非刚体三维运动重建研究

现有研究一般是在正交约束条件下采用最小二乘法来求解三维运动轨迹基重建问题,然而这些算法的性能容易受噪声影响,产生不适定性。为此,通过利用离散线性的方法为三维运动搜索最优轨迹基系数和三维结构,建立了一种基于特征符号搜索算法的三维运动轨迹基重建方法。利用该方法,对一系列单目图像序列进行了重建实验研究,结果表明所提出的方法是可行的,并提高了重建算法的准确性。     

无线传感网络中拥塞控制与路由的跨层设计:分布式牛顿法

无线传感网络应用广泛, 其性能与路由选择和拥塞控制密切相关. 致力于拥塞控制与多径路由的跨层优化, 以实现在链路容量受限和节点能量受限情况下的无线传感网络效用最大化. 针对对偶次梯度算法具有收敛速度慢与信息交互量大等缺陷, 设计了具有二阶收敛性能的分布式牛顿算法来实现网络效用最大化. 通过矩阵分裂技术, 实现了只需单跳信息交互的牛顿对偶方向的分布式求解方法. 仿真结果表明, 分布式牛顿算法的收敛性能显著优于对偶次梯度算法.     

基于最大多符号信息熵的织物图像匹配

 为了实现利用机器视觉技术识别织物图案的组成 ,对织物图案进行研究。依据熵函数是一个连续函数 ,且具有极值性 ,将其运用到图像检测与匹配中。把织物图像中的每一点作为单符号信源 ,整幅图像作为多符号信源 ,在织物成品图像上选取和基准样图尺寸大小相同的图像计算信息熵 ,若与样品图的信息熵相等 ,则说明在织物成品图中检测到样图 ,否则没有。实验结果表明该方法在织物图案匹配中是一种实用和成功的方法。     

基于互相关函数的织物纬档检测

 在纺织品的生产中,由于各种不利因素的影响,往往会产生纬档,从而降低织物的品质。在图像的检测中应用随机过程的互相关性,对织物纬档的检测进行了研究,分析了互相关函数值与2幅图像相似性的关系。把模板图像与目标图像中的子图分别看作2个互不相关的随机过程,互相关函数是描述2个随机过程之间的内在联系,其互相关函数的值愈大图像愈相似,否则愈不相似。经验证,实验结果表明是有效的,并可进一步实现纬档定级的数字化。     

电池储能系统的动态模型及其控制特性分析

随着智能电网的发展,具有波动性、间歇性的可再生能源发电大规模接入电网,影响电网运行的稳定性,需要借助储能技术以提高电网接纳能力。传统扩容方式受限于输电走廊布局等资源限制与负荷需求不断增长之间的矛盾,引入储能技术不仅可以有效地缓解这一矛盾,还能够延缓设备的更新投资,提高网络资源和设施利用率。与此同时,储能技术的引入将提高用户分布式能源接入的能力和应对灾变的能力,可以更好地保证供电可靠性,改善电能质量,并起到削峰填谷的作用。首先介绍了电池储能系统的组成及其典型结构,分析了电池储能系统动态模型并阐述了其工作原理,搭建了电池储能系统的动态仿真模型,并对所提出的电池储能系统动态模型进行了电磁暂态仿真分析与研究。     

时-空域多特征证据学习与增强的印染疵点在线检测

 提出了一种基于时空域多特征证据学习与增强的织物印染疵点在线检测新方法。利用多种类纹理特征在特征表达上的互补性以及可疑图像分块前n帧历史的对应特征,达到多证据印证的特征学习与分类增强,是一种比较通用的表面缺陷实时检测解决方法。检测总体思想是从“已知的”无疵点纹理表面提取特征,根据特征对被测织物进行分类比较,从而检测出“未知的”疵点纹理区域。检测过程分为一次性时空域多特征证据自学习和在线分类检测两阶段。对实际织物图像序列的在线检测显示,对单色织物常见印染缺陷的有效检测速度达到了55帧/s(1 024×393像素分辨率仿真视频图像),动态检出正确率达到95%以上。     

模型参数优化中的混合方法及其应用

归纳了现代典型混合软计算法的构成,指出其或松或紧融合多种单一要素来提供具有互补性的推理与搜索方法,是解决知识驱动推理或纯数据驱动推理问题的有效变通手段.通过知识域与经验数据的结合增加了模型可靠度和问题解决能力.为了解决最广泛和高复杂性的工程或社会问题,应开发有效整合各类推理搜索技术的智能工具箱,以获得低成本解决方案,并举例说明了混合软计算的应用.