“语音智能家居生活”创意交互概念设计报告

随着经济的发展和人们对居住环境要求的提高,家庭智能化也成为一种趋势。家庭智能化系统集结了家居生活中的各子系统,从而对能源支出和资金调节进行统筹规划,实现生活方式优化,为用户创造了更高的生活质量。智能互动终端作为家庭智能化的核心,不仅具备现有设备信息采集、信息传输、信息处理功能,还将实现与客户及智能家居设备的智能交互和信息控制等功能,满足需求侧管理、用电信息查询、网络购电、节电管理等增值服务的需求,本文就此阐述研究背景和相关产业及设计目标。     

基于自适应定位的传感器频率的对比研究

为了研究传感器的运动频率对目标定位的影响,运用传感器与目标之间的距离信息,提出一种能在连续时间内进行目标定位的线性自适应算法。借助定位算法的稳定性条件,理论分析了传感器的频率对目标定位的作用。进一步通过Matlab仿真,对比研究了不同频率的传感器对固定目标以及持续漂移目标的定位效果。实验表明,传感器的频率会影响目标定位的时间以及定位结果的准确性;高频率的传感器可以减少目标定位所需的时间;在三维空间中,当传感器在每个坐标方向上的振幅相同时,为取得准确的定位结果,传感器的频率分量不能完全相同。对持续漂移的目标进行准确定位,传感器的运动频率要比目标漂移频率高。     

传感器交互多模型在露天矿边坡稳定中的应用

鉴于传统的机动目标跟踪检测方法往往有滞后,而快速进行模型切换则可能降低滤波器的可靠性等不足,引入交互多模（IMM）算法对边坡监测数据进行处理,并在此基础上给出了一种卡尔曼滤波平滑算法,通过实例仿真结果表明了其有效性。     

基于元认知模型的智能混合高斯背景建模

传统混合高斯背景模型(Gaussian mixture model, GMM)不能快速适应动态场景中背景发生突变的情况. 本文提出一种基于元认知模型的智能混合高斯背景建模方法, 每个输入像素经过元认知监控成分刺激元认知体验成分以提取成功(或失败)的意识进行认知, 根据提取的意识及时向元认知知识成分传输新的认知知识或直接提取元认知知识成分, 并作出决策信息. 该方法能够对背景模型产生认知, 当背景突变为认知过的背景时, 可以快速适应并能更准确地描述复杂场景中的真实背景.     

城市轨道交通智能视频分析关键技术综述

轨道交通是改善城市公共交通状况的有效途径。随着城市轨道交通的快速建设,人们对城市轨道交通的安全问题越来越重视。智能视频分析技术通过对监控视频流的实时分析,对场景中的各种目标进行检测、分类、跟踪,并分析和判断目标的行为,从而能在异常情况发生时可以及时报警、主动防范,提高处理突发事件的效率。主要研究了智能视频分析技术在轨道交通智能视频监控系统中的应用背景及技术框架,总结了智能视频分析中的关键技术的不同实现方法及其常见的算法。     

目标相似性度量的鬼影抑制方法

针对背景差分法中的鬼影扰乱运动目标检测与跟踪问题, 提出目标相似性度量的鬼影抑制方法。首先分析间隔帧中目标的直方图分布和像素变化率, 依此判断目标相似度并检测鬼影; 然后提出面向鬼影对象的背景模型更新方法, 快速校正鬼影背景, 抑制鬼影再出现。实验结果表明, 该方法克服了自适应背景方法的检测灵敏度低和运动属性方法消耗高的缺点, 能够快速准确地抑制鬼影。     

智能交通检测系统中动态目标检测方法研究

视频交通检测技术已逐渐成为交通信息采集领域的主流技术。以交通信息采集系统中运动车辆的检测与识别为应用背景,在对运动目标检测中背景更新、噪声的消除等一些难点问题进行深入分析研究的基础上,给出了一个稳定的运动车辆检测算法。运动车辆检测方法作为视觉监控领域的一种普遍方法,具有一定的理论意义和实用价值。     

基于图像差分智能交通运动目标检测的设计

为了减轻日益严重的交通拥堵问题,实现交通运输智能化控制,设计了基于图像差分的智能交通运动目标检测的软硬件平台.通过对交通运动视频中运动目标的提取、采集、统计、传输等处理,使交通指挥中心可全面掌控交通状况,达到提高道路利用率、解决交通拥堵的作用.结果可知,本系统准确率较高,可作为省道、城市快速路的智能交通系统的一部分.     

一种智能机器鼠跟踪与交互策略

针对一种智能机器鼠对目标生物鼠的跟踪与行为交互问题,利用智能机器鼠的双目立体视觉系统,对目标生物鼠进行跟踪与定位.引入基于Kalman滤波的改进Camshift算法,实现智能机器鼠对目标生物鼠的实时跟踪;设计基于SVM的智能机器鼠认知系统,实现系统对目标生物鼠的行为识别、行为分类和智能交互,从而提出一种基于仿生学的智能机器鼠跟踪与交互策略.实验结果表明,所提出的跟踪与交互策略能够实现智能机器鼠对目标生物鼠的跟踪与智能交互,从而证实了所提策略的可行性和有效性.该研究可以有效地为生物学家、神经科学家和脑科学研究者等提供研究平台和辅助研究工具.     

基于传感器多模式调度的智能目标跟踪算法

智能目标具有反跟踪的特性,其运动状态的改变与跟踪传感器的工作模式相关.为了实现对智能目标的有效跟踪,文中提出一种基于传感器多模式调度的交互多模型跟踪算法.首先,为智能目标构建混合多模型集,描述其与传感器模式相关的智能运动特性;其次,提出一种传感器多模式调度策略,综合考虑了一步预测的目标跟踪误差、二步预测的目标运动趋势误差以及传感器模式的辐射代价3方面因素,据此构建传感器多模式调度的目标函数;最后,将传感器多模式调度与交互多模型跟踪算法相结合,通过"模式调度→交互跟踪→模式调度"的闭环结构,提高了对智能目标跟踪的自适应性.仿真结果表明,与选择固定传感器模式的方法和基于近视策略的传感器模式调度方法相比,文中方法实现了对智能目标的持续精确跟踪.     

PSE系列光电式传感器

正由于目标检测物的颜色和反光率不同,普通漫反射式传感器在很多场合不能可靠检测,比如检测白色背景前的黑色目标物体,背景抑制功能使检测只与检测距离有关,而与物体表面颜色和反光率无关,因此可适用于检测明亮颜色输送带上的暗色物体。兰宝最新推出的背景抑制型光电式传感器PSE系     

基于效用理论的多传感器智能融合

信息融合系统应综合考虑获取信息所要求的资源、计算复杂度和时间所需要的最小成本,提出了基于效用理论的传感器智能融合技术,利用期望效用最大化的观点来选择传感器,并与证据理论相组合,应用于目标识别,仿真结果表明该方法的有效性。     

概念设计中基于笔式手势的交互计算研究

基于笔式手势的自然交互是支持概念设计创新的有效方式.提出了一种笔式手势的层次概念模型,结合基于约束的自由勾画和上下文感知技术描述了手势设计方式,进一步讨论了手势内部的约束建立和求解算法;基于手势应用的范式,给出了概念设计中特征手势建模的应用实例,通过与传统建模和交互方式的对比,验证了特征手势建模的方便性.给出一个自然、高效的方法,以基于手势的方式来完成概念设计构思过程,采用笔式交互快速自然地记录下设计思路,所实现的系统方便了用户的创新设计,改善了人机交互模式.     

一种用于智能监控的目标检测和跟踪方法

在对现有目标检测、跟踪算法进行分析对比的基础上,设计并实现了一种简单有效的目标检测和跟踪方案。首先提出了一种基于像素灰度归类和单模态高斯模型的背景重构算法,能够利用多帧包含前景目标的场景图像重构准确的背景模型。进而以此为基础采用背景减法进行各帧中目标的检测,并选取形心作为匹配特征实现了场景中多个目标的有效跟踪。实验表明,该方法实现简单,无须事先提供背景图像即可实现目标的准确检测和跟踪,其性能明显优于传统基于时间平均背景模型的方法。     

智能视频监控中运动目标检测的研究

针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C＋＋6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。     

一种基于小波分析的弱小目标检测背景预测算法

背景预测是弱小目标检测的有效方法之一。根据弱小目标检测需求,针对现有算法的不足,在分析弱小目标图像特性及其小波分解特性的基础上,设计并实现了一种基于小波分析的弱小目标检测背景预测算法。给出了算法流程,对算法进行了描述,并对算法进行了试验验证,试验结果表明算法具有运算速度快和抑制噪声能力强等优点。     

全局对比和背景先验驱动的显著目标检测

针对传统背景先验方法中背景提取不精确并且背景抑制能力弱的问题,提出了全局对比和背景先验驱动的显著目标检测方法。首先将图像分割为一系列感知均匀的超像素,再由全局颜色对比得到基于全局的显著图并计算得到前景种子点;然后将每个边界超像素与前景种子点做对比,筛选差异性较大的边界超像素作为背景种子点并计算得到基于背景的显著图;最后在融合基于全局和背景显著图的基础上,提出一种多兴趣点高斯模型的方法进一步抑制背景并整体高亮显著区域。在公开的MSRA-1000数据测试集上与6种主流方法进行对比实验,结果表明,所提出的显著性目标检测方法对复杂边界信息具有更强的鲁棒性,并能有效抑制背景噪声。     

GF-1 PMS2与GF-2 PMS2传感器数据的交互对比

GF-1 PMS2和GF-2 PMS2作为同系列卫星,在许多方面都有相似之处,对二者定量关系的研究有助于它们之间影像数据的互为补充使用。基于3对同日过空的GF-1 PMS2和GF-2 PMS2影像对,采用基于全试验区的光谱比较法与基于样区的均值比较法对两者的影像数据进行交互对比。结果表明:GF-2 PMS2的表观反射率总体大于GF-1 PMS2,但二者的差异在各波段的表现不尽相同。在蓝、绿光波段二者差异较大,在红光和近红外波段差异较小,这种差异明显受土地覆盖类型的影响。提出了两种传感器各波段数据的对应转换方程,并验证了方程的有效性。证明所求转换方程具有较高精度,能够明显降低二者影像数据之间的差距,可作为二者数据替代使用的转换方程。     

GB/T 7551-1997<称重传感器>与GB 7551-87<电阻应变称重传感器>的对比分析

对GB/T 7551——1997《称重传感器》与GB 7551—87《电阻应变称重传感器》的主要技术内容进行了对比分析,并就GB/T 7551——1997《称重传感器》的实施提出了若干建议.