面向图像语义分析的JSEG改进分割算法

JSEG算法是一种经典的被广泛应用于图像处理的图像分割算法,但是它存在着严重的过分割问题,因而不适用于对图像的语义分析处理。针对这个问题提出了两个方面的改进,一是改进了原算法中初始种子点的选取方法,二是在区域聚合过程中增加考虑了区域纹理特征的信息。实验表明,改进后的方法有效地改善了原算法中的过分割现象,分割后的图像区域更加符合对图像进行语义分析的要求。     

基于坐标平移不变性的TOA定位算法

 本文提出了视距条件下利用坐标平移来实现到达时间(TOA)定位的新算法.该算法首先利用基站(BS)与移动台(MS)相对地理位置关系,采用坐标平移方法实现对MS位置的粗略估计;通过对误差分量特性的分析,提出了再次利用坐标平移消除误差分量相关性的方法,使得误差的协方差矩阵变得易于求解,从而实现对MS位置的精确估计.仿真表明,本文算法具有良好的性能.     

基于目标三线坐标校正的定位方法

利用目标三线坐标的面积约束关系和海伦-秦九韶公式判定定位区域,在三线坐标校正的基础上,提出了一种新的测距定位算法.在没有其他有用信息的情况下,三线坐标校正相当于在定位直线中引入了面积约束.仿真实验的结果表明,该算法具有较强抑制非直达波误差的能力.     

基于Lab颜色空间的车牌定位方法

本文提出一种基于Lab颜色空间的车牌定位方法。首先将RGB颜色空间转换成Lab彩色空间,采用自适应二值化阈值对b分量图像进行二值化处理,使得车牌区域凸显,并通过后续的形态学处理排除孤立点的干扰,最后采用投影法确定出车牌的准确位置。     

基于APIT和TSE算法的混合定位方法

讨论了距离无关的近似三角形内点测试（APIT）算法和基于信号到达时间差（TDOA）的泰勒级数展开算法（TSE）的优缺点，并在此基础上提出了利用两者进行混合定位。仿真的结果表明该混合定位方法能有效提高定位精度。     

基于RFID技术的室内定位算法优化方法研究

随着无线通信、物联网和计算机技术的蓬勃发展,室内无线定位技术正逐渐受到越来越多人的关注。在研究了几种基于射频识别技术的室内定位算法基础上,提出改进算法—基于牛顿插值和信号强度衰减模型插值的BVIRE定位算法(NTOR_BVIRE)。实验结果表明,改进算法在不额外增加参考标签的前提下,定位精度得到提高,达到了预期效果。     

光网络攻击定位方法和攻击定位算法的研究

分析了光网络攻击定位几种方法的优缺点.在攻击定位方法分析基础上,对基于分布式攻击定位算法进行了研究,提出了几种攻击定位算法.最后给出一个端到端的光通道攻击检测和定位方案.     

双基地制导雷达目标定位的分坐标融合算法

提出了一种用于研究双基地制导雷达目标定位的分坐标参数航迹融合算法。通过利用观 测到的距离和以及角度序列分别建立参数航迹模型间接得到了目标位置序列,有效提高了 目标定位精度。理论分析与仿真结果表明,该方法比简化加权最小二乘算法更具优越性。     

基于改进Vibe算法的行人目标检测

针对经典Vibe算法在实际视频图像中,对行人目标检测不够精确,主要存在"鬼影"、光照误检的干扰问题,结合三帧差分算法及LUV均匀色彩空间的特性,提出了一种改进的Vibe算法。该算法首先通过三帧差分对视频进行预处理,获取真实背景,然后结合LUV空间的均匀色彩特性降低对光照的敏感度,最后对空洞填充并获取行人目标的最小外接矩形。实验结果表明,该算法能有效地消除"鬼影"问题,并在光照突变情况下具有良好的鲁棒性,在复杂环境的实时监控视频流中具有理想的行人目标检测效果。     

基于K-means均值聚类的车牌定位算法研究

提出一种基于均值聚类的车牌定位算法,该算法能避免由于环境的复杂而带来的定位的不确定性。     

基于Taylor级数展开的改进定位算法研究

针对由RFID设备组成的室内定位系统的定位方法,分析了常规方法存在的弊端,并在采用基于Taylor级数展开的定位算法的基础上,提出了相应的改进算法,测试了算法在低噪声均匀分布和高噪声非均匀分布2种环境下的定位效果,并比较了加权和非加权算法的定位精度。结果表明,在小范围定位空间中,当噪声较大且误差分布不均匀时,改进算法的定位误差可80%控制在0.6 m以内。     

基于测向定位的算法研究

讨论了测向定位中的若干实际问题，包括两站、三站和多站交会定位的情况。利用示向度均值和方差、示向线交叉角、示向度质量等参数作为因子，分别给出了最佳交会点估计求解式，并对交会点的位置进行了误差分析。在实际工程使用中，本文给出的算法具有相当的实用性，定位精度显著提高。     

一种基于改进遗传算法的只测向无源定位技术

从单站序贯测向无源定位的误差分析出发,提出了基于遗传算法的最大似然只测向(Bearing-Only)定位方法,并以最小二乘法进行粗估计,对遗传算法采用了一维编码改进。实验表明,该方法既提高了算法的精度,又解决了二维定位中遗传算法搜索空间过大的问题,提高了算法的实用性。     

基于Floatboost算法的人眼定位

Floatboost算法相较于传统的Adaboost算法、Boosting算法具有计算量少和运算速度快的优点,目前在机器学习中应用广泛。针对人脸与人眼精确定位问题,采用Haar-like提取人脸特征,再运用Floatboost学习算法得到人脸检测器,在人脸准确定位的基础上使用Floatboost训练的人眼分类器定位人眼。Floatboost算法具备回溯性的优点,去掉了较弱特征,减少计算量,提升了运算速度。     

基于CORDIC算法的直角坐标与球面坐标变换电路的FPGA实现

在介绍CORDIC算法原理的基础上,提出了基于CORDIC算法的直角坐标与球面坐标变换电路的工作原理,并结合现场可编程门阵列(FPGA)的特点,给出了变换电路的FPGA实现方法,最后利用QuartusⅡ软件进行了直角坐标到球面坐标变换电路的编程实现和时序仿真,并在EP2S90F102014上验证了设计的有效性和可靠性     

基于坐标变换的常数模盲均衡新算法

结合信号星座图特点,对常数模算法的代价函数进行修正,提出了基于坐标变换的常数模盲均衡新算法.该算法通过坐标变换将发射信号的模值转换成零,从而克服了常数模算法在对非常模信号进行均衡时,输出误差无法收敛至零的缺点;并且该算法可以在未知发射信号调制类型的情况下完成均衡.理论分析和仿真结果证明了新算法的优良性能.