基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配

基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域,减少视差断裂现象,具有很好的视差平滑效果.但此方法计算量大,并且若输入的左右图像对不是理想校正的,最终得到的视差图中可能会出现黑色小方块.针对上述问题,本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法,优化了视差斜平面拟合过程,提高了斜平面平滑的运算速度;另,通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充,很好地解决了视差图中的方块现象;同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近,对图像分割时用到的能量函数增加梯度项,使分割区域更加合理.实验结果表明,本文算法能取得更好的视差图,主观效果得到改善,运算速度提高约40%.     

γ辐射对光纤色散的影响

提出了基于能量沉积的辐射对光纤折射率的影响分析方法,计算了光纤的色散变量随光纤的V参数、折射率变化,开展了辐射对光纤色散影响的测量实验,得到了光纤的色散系数随辐射剂量变化数据。实验及理论计算结果表明:(1) 光纤的色散系数随辐射剂量的增加而增大,在一定的剂量(0~500 Gy)范围内,光纤色散增加量呈逐渐饱和趋势;(2) 辐射导致光纤折射率发生变化,从而引起材料色散的变化,辐射效应中的电子密度增大是折射率改变的主要因素;(3) 辐射感生损耗引起的信号幅度降低要比辐射感生色散引起的脉冲展宽明显,对于暴露在核辐射环境中的长距离光纤,其脉冲信号产生的畸变是两者同时存在并共同作用的结果。     

基于DSP的数字化机载通话系统

依据机载设备数字化要求,设计一种基于RS485总线的DSP嵌入式机载通话系统,采用数据总线分时复用方法,提高系统的可靠性和实时性,该系统完成了机载通话系统由模拟向数字制式的过渡。分析系统的硬件与软件设计方案,实现机内人员、地勤人员以及与地面塔台之间的多方实时通信,完成对各种控制、警告信号的监听和空中通话记录功能。     

一种基于TCP控制报文的MAC层自适应算法

由于无线信道的特殊性,在WLAN应用中,TCP的传输性能会下降。提出依据TCP报文控制段采用不同的MAC传输参数的调整方案。该方案考虑到了802.11MAC参数的可调整性和TCP控制报文在传输流程的重要性,可有效提高控制报文在无线信道上传输能力,避免了由于信道访问冲突和拥塞而造成TCP性能下降的问题,从而提高TCP的传输效率。通过仿真验证了该方案的可行性。     

基于弹性背散射率的低能电子IMFP计算

采用蒙特卡罗程序对Fe、Cu、Ag和Au表面的电子弹性背散射过程进行了研究.模拟程序中电子的弹性散射截面使用在Dirac-Hatree-Fock交换势下求解得到的Mott散射截面.计算了固体表面弹性背散射率随非弹性散射平均自由程(IMFP)的变化规律,利用弹性背散射率实验数据得到能量为100-2000 eV的电子IMF...     

基于TINI的远程分布式数据采集及控制系统

介绍的远程监控系统利用TINI平台实现传统设备与以太网的连接。其串口与底层I／O接口相连，上层则直接连入Internet．允许授权的用户在客户端通过Internet用浏览器访问该系统并实现对工业现场设备的监控。     

服务车际通信的混合网络系统

提出了一种VANET与UMTS相结合的混合网络系统,在VANET的网络拓扑结构不完整时,它可以有效地解决通信畅通的问题.它借助UMTS 覆盖面广和Ad hoc Networks结构灵活的特点,通过在不同网络接口间的切换从而实现了车际间不间断通信.     

监控视频异常行为检测的概率记忆自编码网络

异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一, 在保障社会治安等方面发挥着积极的作用. 为提高监控视频中异常行为的检测率, 从学习正常行为分布的角度出发, 设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络, 解决正常行为数据与异常行为数据极度不均衡的问题. 该网络以自编码网络为主干网络, 利用预测的未来帧与真实帧之间的差距来衡量异常程度. 在主干网络提取时空特征时, 使用因果三维卷积和时间维度共享全连接层来避免未来信息的泄露, 保证信息的时序性. 在辅助模块方面, 从概率熵和正常行为数据模式多样性的角度, 设计概率模型和记忆模块提高主干网络视频帧重建质量. 概率模型利用自回归过程拟合输入数据分布, 促使模型收敛于正常分布的低熵状态; 记忆模块存储历史数据中的正常行为的原型特征, 实现多模式数据的共存, 同时避免主干网络的过度参与而造成对异常帧的重建. 最后, 利用公开数据集进行消融实验和与经典算法的对比实验, 以验证所提算法的有效性.     

双域滤波三元组度量学习的行人再识别

在图像的捕获、传输或者处理过程中都有可能产生噪声,当图像被大量噪声影响时,许多行人再识别(ReID)方法将很难提取具有足够表达能力的行人特征,表现出较差的鲁棒性。该文主要针对低质图像的行人再识别问题,提出双域滤波分解构建3元组,用于训练度量学习模型。所提方法主要分为两个部分,首先分析了监控视频中不同图像噪声的分布特性,通过双域滤波进行图像增强。然后基于双域滤波分解对图像噪声具有很好的分离作用,该文提出一种新的3元组构建方式。在训练阶段,将双域滤波生成的低频原始图像和高频噪声图像,与原图一起作为输入3元组,网络可以进一步抑制噪声分量。同时优化了损失函数,将3元组损失和对比损失组合使用。最后利用re-ranking扩充排序表,提高识别的准确率。在加噪Market-1501和CUHK03数据集上的平均Rank-1为78.3%和21.7%,平均准确率均值(mAP)为66.9%和20.5%。加噪前后的Rank-1精度损失只有1.9%和7.8%,表明该文模型在含噪情况表现出较强的鲁棒性。     

无机填料对低硬度聚氨酯弹性体性能的影响

研究了不同无机类填料对低硬度聚氨酯弹性体力学性能、耐溶剂性能以及耐热性能的影响。结果表明。分子筛和纳米粒子改性聚氨酯弹性体的力学性能、耐溶剂性能以及耐热性能要优于普通聚氨酯弹性体；用分子筛改性的聚氨酯弹性体力学性能和耐热性能与用纳米粒子改性的聚氨酯弹性体性能相比无大的差别，耐溶剂性能则更好些。从性能价格比方面考虑，用分子筛改性是较佳的选择。