基于多特征融合GMM的阴影检测策略研究

将运动目标从背景中准确分割出的过程中,阴影的检测和消除起着重要作用。传统的目标和阴影检测算法一般都是基于目标颜色等单特征信息,因此在很大程度上受到了场景光照条件变化的影响而导致算法的执行效果降低。提出一种基于颜色信息和纹理信息的多特征融合的混合高斯模型检测算法,可以降低由单特征检测所带来较高的误检率。其中采用了两重阴影判决方法以确定真实阴影,首先通过颜色夹角进行疑似阴影的判决,进而根据前景区域和背景区域的相似度和颜色分量差值再次判决阴影。最后通过实验对阴影检测算法进行比较,表明了本文提出算法能够对阴影进行准确消除。     

基于非抢占RMS的分布式控制系统中实时任务调度算法

分布式控制系统是一种应用极为广泛的分布式实时系统,如何将系统中的任务分配到各个处理器上并保证它们的时限是系统关键技术之一．对于系统中每一个处理器上的任务采用非抢占RMS算法调度,该算法是一种最优的静态任务调度算法,在单处理器调度算法的基础上,结合启发式任务分配算法,提出了一种分布式控制系统的调度算法．该算法是一种静态任务分配算法,算法的开销小、网络负载量低;同时在任务分配时考虑了各个处理器的负载均衡．仿真结果表明了算法的有效性．     

基于SNMP故障管理中的告警振荡和抵消方法

针对网络拥塞或设备处理器忙时造成网络管理系统对设备运行的故障状态产生误判,从而导致网络管理系统产生告警振荡的原因及其统计特性进行了深入研究,提出了一种基于概率统计的投票算法来有效地消除告警振荡.该算法通过投票表决来判断是否出现告警振荡,并能抵消在指定门限时间范围内出现的告警振荡,从而有效地消除虚假的告警通知并提高网络管理的效率.在实际的公共接入无线局域网网络管理系统中具体实现了该算法,实验结果证明了该算法的有效性.     

融合区域纹理梯度的船舶阴影视频去除算法

借助于监控视频实时提取内河船舶运行流量等参数的船舶检测系统得以广泛应用,而传统的视频检测方法往往难以有效区分船体边界,造成颜色、纹理相似的前景和阴影区域检测相混淆.为此,解析了HSV颜色特征和LBP纹理不变性检测阴影原理,改进SE-CT阴影去除算法,提出基于颜色和纹理梯度特征GA-HT梯度填充的船舶阴影去除算法.测试表明,GA-HT算法能很好地去除船舶阴影,提高船舶的目标识别的精度和实时性,阴影检测综合指标F达到92％.     

一种改进的运动目标检测算法

针对目标检测过程中的背景变化、光照变化、阴影对检测的影响,提出了一种改进的运动目标检测算法。首先利用改进的统计方法建立了目标的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将检测出的目标采用融合HSV颜色信息和纹理特征的混合高斯阴影模型方法来去除阴影。实验结果证明,该算法在场景中有目标运动的情况下。能够准确地建立背景模型,并能去除阴影影响,提高系统的检测准确性。     

负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。     

应用于SoC功能验证的快速处理器仿真模型

针对处理器仿真模型在SoC功能验证中效率低下的问题,提出了一种基于时间域和空间域仿真冗余压缩的处理器快速仿真模型.基于时间域的仿真冗余压缩方法通过监测总线工作状态,消除总线空闲下的系统冗余仿真.基于空间域的仿真冗余压缩方法通过监测程序访问存储器的地址空间,缩减访问本地存储空间时的冗余系统仿真.实验结果表明,该模型在保证仿真精度高于80％的基础上,可有效减少系统冗余的仿真事务;当2种方法联合应用时平均提高仿真速度6027倍左右,从而提高软硬件协同设计的效率.     

IP网络视频会议系统中视频子系统的研究与实现

研究了IP网络视频会议系统中视频子系统设计中的采样信号前处理、视频编解码与数据包传输等问题.介绍了每个问题产生的背景,并对提出的算法原理和算法步骤进行了详细描述.针对传输丢包现象和视频多点处理器的运算能力限制,对每个问题在解决方法上都有所改进或创新.研究成果应用到实际的SIP视频会议系统中,显著地提高了系统的视频性能技术指标.     

CORDIC算法在导航解算系统中的应用

该文介绍了CORDIC算法原理,阐述了CORDIC算法的24位流水线结构设计与实现,给出了算法的仿真结果.根据硬件加速理论与NiosⅡ处理器特性,通过增加自定制指令的方式将CORDIC算法定制为NiosⅡ处理器指令,应用于导航解算系统中,提高导航解算系统的解算速度.     

CELL处理器并行实现立体匹配算法

提出了适应于IBM CELL BE并行处理器的两种立体匹配算法——动态规划(DP)算法和置信传播(BP)算法的实现方案。改进了BP算法中的数据成本计算方法,采用重叠窗方法保持BP算法原有的匹配效果。实验证明,基于CELL处理器的并行实现极大地提高了生成视差图的运算速度。针对室外场景噪声较大的特点,提出采用Sobel边缘检测和Residual算子对图像进行预处理,实验结果表明,该方法改善了生成视差图的效果。本文算法在低成本硬件设备平台上提升了立体匹配技术的计算效率,在汽车自动和辅助驾驶系统、多媒体视觉技术的硬件一体化中具有重要的应用价值。     

HSV空间特征和纹理特征的阴影检测算法研究

为了提高检测和跟踪算法的准确性,提出了一种基于阴影在HSV空间下的特点和纹理特征的阴影检测与去除算法。该算法针对阴影区域覆盖的地面和未被阴影区域覆盖的地面纹理特征基本不变的特点,先检查序列图像中的运动区域,然后在运动区域内,根据阴影在HSV空间下的特点和纹理特征对阴影进行检测与去除,为运动目标的后续处理排除阴影干扰。实验结果表明,该算法能够很好地抑制噪声,有效检测、去除图片中运动目标的阴影。     

改进布谷鸟算法用于阵列天线方向图优化

针对目前群智能优化及进化计算算法在解决直线形阵列天线辐射方向图的旁瓣电平抑制和零陷控制问题时易出现求解精度不高及收敛速度较慢的问题,提出了一种基于扩散变异策略的布谷鸟搜索算法。该算法首先利用聚集扩散策略来提高算法的全局搜索性能,然后引入遗传算法中的基因突变策略,用以提高种群的多样性,进而提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,所提算法在抑制直线形阵列天线方向图的旁瓣电平和控制零陷方面与萤火虫算法、粒子群算法、传统布谷鸟搜索算法、金斑蝶优化算法和蚯蚓优化算法相比,具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

一种运动车辆阴影去除的新算法

文章提出一种改进运动车辆阴影去除新算法,首先通过帧差获得车辆和阴影的轮廓图像,然后对轮廓点应用离散K-L变换解除R、G、B分量的相关性,并运用颜色聚类检测出阴影区域,最后用帧差法产生的运动车辆图像与获得的阴影图像差分得到去除阴影的运动车辆,实验表明该方法能够更好地实现运动车辆阴影的去除。     

基于特定谐波消除的矩阵变换器性能优化方法

针对矩阵变换器输入LC滤波器容易引起输入电流谐振的问题,选择输入侧谐振点附近的特定谐波作为抑制对象,提出基于特定谐波消除的输入滤波器参数优化与谐振抑制方法,以提升输入性能.分析输入LC滤波器及常规谐振抑制方法的工作原理,采用多个约束条件对滤波参数进行最优设计,以谐振点附近特定谐波的抑制效果作为阻尼电阻的选择依据,给出具体的优化设计步骤.将特定谐波消除的思想引入主动谐振抑制方法中,提出采用陷波滤波器采集滤波电容中特定谐波量反馈到控制回路的策略.搭建基于Matlab/Simulink的仿真模型,仿真实验表明,利用所提的输入滤波器参数优化方法和主动谐振抑制方法,使得输入电流总谐波畸变率分别下降了98.5%和99.3%.抑制处理后的系统具有良好的稳定性.     

化验室资源调度优化的改进型克隆选择算法

为了提升化验室处理化验单能力,实现资源调度优化,建立了化验室调度模型,引入了克隆选择算子、自适应变异算子以及多种群协同进化思想,提出了改进型克隆选择算法,并运用该算法对化验室处理化验单进行了调度优化。将改进型克隆选择算法与多种类型算法进行对比,结果显示,改进型克隆选择算法能有效改善早熟收敛问题,提高搜索效率,获得最优分配方案,适用于化验室化验单调度问题,满足实际要求。     

粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

嵌入式异构多处理器系统有一套具有不同处理能力的处理器构成,任务调度成为改进系统性能的关键因素。该文提出了改进的粒子优化群算法。首先,通过分析每个处理器的计算能力建立性能指标,然后,调整惯性常量的策略用来提高全局收敛速度。仿真结果证明了该文提出的改进算法能够极短的时间内得到较好的调度结果。     

一种基于无约束总变分模型的阴影检测方法

阴影检测是进行阴影处理前的重要步骤,总变分模型可以用于影像阴影检测.通过对总变分模型进行改进,提出了一种基于无约束总变分模型的阴影检测方法.经实验及统计分析证明,在合适的迭代条件下,该方法对于单一阴影影像的处理效果理想.     

基于免疫粒子群优化算法的多用户检测器

该文将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中.模拟免疫系统、群集智能的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法.这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力.然后在CDMA系统中,利用此算法设计了多用户检测器,仿真结果证明该文的方法能够快速收敛到全局最优解,并且抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器.     

基于蚁群算法的不确定条件下的Job Shop调度

蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法.该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起了众多学者的研究兴趣.将蚁群算法引入不确定处理时间的Job Shop调度,用三角模糊数描述不确定处理时间,建立不确定处理时间的调度模型,在模糊数排序方法的基础上,用改进后的蚁群算法进行求解.仿真结果验证了本文提出的算法的有效性,考虑了算法中的参数选择对算法的求解结果的影响和模糊集的扩散程度,并就结果进行了讨论.