基于稀疏轨迹数据的出租车载客区域推荐

基于短期出租车轨迹数据的载客区域推荐能极大减少系统开销,提高推荐效率,但常伴随着数据稀疏性的问题.针对该问题,本文提出了一种融合地理信息的隐语义模型-GeoLFM.该模型通过将出租车司机所处的客观地理环境信息,融合到司机-载客区域矩阵分解的过程中,从而弥补数据稀疏性带来的不足.同时,根据出租车实时的空间位置信息,为身处不同地点的出租车推荐不同的载客区域.实验证明,本文提出的方法与常用方法相比,推荐结果与真实的出租车司机载客情况间的平均绝对误差和均方根误差都得到大幅降低,较好的提升了推荐效果.     

一种新的图像超像素分割方法

针对现有超像素分割方法无法自动确定合适的超像素数目,以及难以有效贴合图像目标边界等问题,该文提出一种新的利用局部信息进行多层级简单线性迭代聚类的图像超像素分割方法。首先,运用基于局部信息的简单线性迭代聚类(LI-SLIC)对原始图像进行超像素初分割,然后,根据超像素的色彩标准差对其进行自适应多层级迭代分割,直至每个超像素块的色彩标准差小于预设阈值,最后,利用相邻超像素间的色彩差异对过分割的超像素进行合并。为验证方法的有效性,该文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共数据库作为实验数据集,并与其他多种超像素分割方法进行了比较。实验结果表明,该文提出的超像素分割方法能更精确贴合图像目标边界,有效抑制图像过分割和欠分割。     

基于视觉注意模型VAMAI的敏感图像检测方法

基于内容的敏感图像检测方法是过滤互联网上敏感信息的有效手段。然而,基于全局特征的检测方法误检率偏高,现有的基于BoW（bag-of-visual-words）的检测方法速度较慢。为了快速准确地检测敏感图像,本文提出基于视觉注意模型VAMAI（visual attention model for adult images）的敏感图像检测方法,包括构造面向敏感图像的视觉注意模型VAMAI、基于兴趣区域和SURF（speeded up robust features）的视觉词表算法、全局特征选择及其与BoW的融合三部分。首先,结合显著图模型、肤色分类模型和人脸检测模型,构造VAMAI,用于较准确地提取兴趣区域。然后,基于兴趣区域和SURF构建视觉词表,用于提高基于BoW的检测方法的检测速度与检测精度。最后,比较多种全局特征的性能,从中选择颜色矩,将它与BoW的支持向量机分类结果进行后融合。实验结果表明:VAMAI能够较准确地检测兴趣区域;从检测速度和检测精度两方面显著地提高了敏感图像的检测性能。     

4比特微控制器在电话机产品中的应用

４比特微控制器在电话机产品中的应用刘毅志随着电子技术的进步，电子产品更新的脚步愈来愈快。对这种求新求快巳多样化的产品更新，使用具有可编程序功能微控制器，成为一种趋势。由于芯片价格的下降，微控制器芯片在各种日常生活用品上的应用愈来愈普及，从而促使我们的...     

基于步行GPS轨迹的路网提取方法

准确提取和及时更新路网信息,对于道路规划和车辆导航等方面至关重要。目前,基于GPS轨迹的路网提取方法一般是从浮动车或出租车的GPS轨迹中挖掘城市主干路网。然而,现有方法忽略了小路的自动提取,它对于抗震救灾、小区导航或乡村游览等场合非常重要。因此,本文提出基于步行GPS轨迹的路网提取方法,分为数据预处理、道路中心线生成和路网精度评价3个部分。其中,先后采用轨迹点聚类、聚类点分割和中心线拟合等方法生成道路中心线。通过自行采集的步行GPS数据进行实验,结果表明,本文方法能够准确提取路网,覆盖率可达96.21%,而误检率仅3.26%;并且能够提取小路和更新路网。     

融合音频单词与视觉特征的成人视频检测

基于多模态的检测方法是过滤成人视频的有效手段,然而现有方法中缺乏准确的音频语义表示方法。因此本文提出融合音频单词与视觉特征的成人视频检测方法。先提出基于周期性的能量包络单元(简称EE)分割算法,将音频流准确地分割为EE的序列;再提出基于EE和BoW(Bag-of-Words)的音频语义表示方法,将EE的特征描述为音频单词的出现概率;采用复合加权方法融合音频单词与视觉特征的检测结果;还提出基于周期性的成人视频判别算法,与基于周期性的EE分割算法前后配合,以充分利用周期性进行检测。实验结果表明,与基于视觉特征的方法相比,本文方法显著提高了检测性能。当误检率为9.76%时,检出率可达94.44%。     

基于自适应局部增强的手机TFT-LCD屏Mura缺陷自动检测

针对手机屏幕图像整体亮度不均以及Mura缺陷对比度低等特点,提出一种基于自适应局部增强的Mura缺陷自动在线检测方法。首先对CCD相机采集的手机屏幕原始图像进行感兴趣区域提取、几何校正、滤波等预处理,获取图像中的屏幕区域,然后将屏幕区域划分为多个不重叠的像素块,并根据每个像素块的灰度分布特征,采用自适应局部增强算法自动识别并定位图像中的Mura区域,最后考虑到Mura缺陷大小的不确定,提出采用多层级分块的方式对屏幕区域进行检测,提高算法鲁棒性。实验结果表明,相较现有多种屏幕缺陷自动检测算法,本文方法能更准确有效地识别手机屏幕中的Mura缺陷,且覆盖率和误检率分别为91.17%和5.84%。     

基于非线性增强和图割的CT序列肝脏肿瘤自动分割

针对腹部CT图像肝脏肿瘤对比度低、边界模糊、灰度多样等因素引起的分割困难,提出基于非线性增强和图割的肝脏肿瘤自动分割.首先根据肝脏区域灰度分布特性,采用自适应分段非线性增强和迭代卷积操作提高正常肝实质与肿瘤组织的对比度;然后将增强结果和图像边界信息有效地融入图割能量函数,实现肝脏肿瘤初步自动分割结果;最后采用三维形态学开操作对初步分割结果进行优化,去除其中的误分割区域,提高分割精度.在3Dircadb和XYH数据库上的实验结果表明,该方法能有效地自动分割腹部CT序列中的肝脏肿瘤,且综合分割性能优于现有多种方法.     

四位微控制器在录音电话机上的应用

四位微控制器在录音电话机上的应用刘毅志１录音电话机的用途电话通信在人类生活中扮演了极重要的角色。但是当你打电话时对方不在，所要传的信息就无法达到对方。此时若有一部录音电话机接听电话，就可告诉你电话的主人不方便接听，并录下你的留言。一俟主人回来，发现话...     

实际环境中基于深度Q学习的无人车路径规划

实际交通环境规划最优路径的重要问题是无人车智能导航, 而无人车全局路径规划研究主要在于模拟环境中算法求解速度的提升, 考虑大部分仅路径距离最优或局限于当前道路的自身状况, 本研究针对实际环境中的其他因素及其未来的变化和动态路网中无人车全局路径规划的复杂任务, 基于预测后再规划的思想提出面向实际环境的无人车驾驶系统框架, 并结合深度Q学习和深度预测网络技术提出一种快速全局路径规划方法(deep prediction network and deep Q network, DP-DQN), 从而利用时空、天气等道路特征数据来预测未来交通状况、求解全局最优路径。基于公开数据集的试验和评价后发现, 本研究提出的方法与Dijkstra、A^*等算法相比, 行车时间最高降低了17.97%。