鲁棒的交互式多模粒子滤波跟踪器概率计算方法

针对传统交互式多模粒子滤波(IMMPF)跟踪器概率 计算方法在复杂环境下鲁棒性不足的缺陷,提出 一种新型的基于联合似然函数模型的子跟踪器概率计算方法。首先,计算基于跟踪结果与当 前外观 模型的巴氏距离作为瞬时似然函数,度量目标外观的剧烈变化;其次,利用l ₂范数规则化最小二乘算法构 建目标的重构外观模型,将其与跟踪结果的误差指数函数作为平稳似然函数,度量目标的缓 慢变化; 然后,基于加权求和策略得到跟踪器基于多种特征的联合似然函数;最后,将建立的联合似 然函数结 合上一帧的先验状态交互概率完成子跟踪器概率的更新。对复杂环境下跟踪器性能的在线评 估对比 结果验证了联合似然函数模型能有效评估跟踪器因不同干扰因素导致的性能变化,将其应用 于子跟踪器概率的计算能获得比主流算法更好的鲁棒性。     

面向SaaS云平台的安全漏洞评分方法研究

对不同的第三方提供的云服务进行漏洞评分是一项充满挑战的任务。针对一些基于云平台的重要因素,例如业务环境（业务间的依赖关系等）,提出了一种新的安全框架VScorer,用于对基于不同需求的云服务进行漏洞评分。通过对VScorer输入具体的业务场景和安全需求,云服务商可以在满足安全需求的基础上获得一个漏洞排名。根据漏洞排名列表,云服务提供商可以修补最关键的漏洞。在此基础上开发了VScorer的原型,并且证实它比现有最具有代表性的安全漏洞评分系统CVSS表现得更为出色。     

混凝土涂层超声波测厚的不确定度评定

针对混凝土表面涂层干膜厚度难以进行无损检测的问题,采用超声波涂层测厚仪对不同强度等级的混凝土涂层干膜厚度进行了测量,并对测量结果进行了不确定度评定及合格检验.结果表明:不确定度评定能够有效地反映测量结果的可信程度,也是判别测量结果是否满足要求的主要依据;混凝土强度等级越高,混凝土涂层干膜厚度测量结果的不确定度越小,反之亦然.     

基于形稳阳极-不锈钢阴极-电Fenton处理染料废水的研究

采用钌铱镀层钛电极为阳极,不锈钢为阴极,电Fenton法处理实际染料废水,采用单因子分析方法考察电极材料、电解时间、电流密度、极板间距、p H值、硫酸亚铁投加量、曝气量和搅拌速度等参数对染料废水COD去除率的影响。当电解时间为2 h,电流密度为1.2 A/mm2,极板间距为2.5 cm,p H值为2.5,硫酸亚铁投加量为0.5 g/L,曝气量为2 L/min,搅拌速度为1000 r/min,COD去除率达到47.84%。对电流密度、极板间距、p H值、硫酸亚铁投加量设计正交实验,极板间距、p H和硫酸亚铁投加量对电Fenton体系去除率的影响显著,电流密度对去除率影响不显著。     

板式膜反转降膜吸收器设计与性能研究

板式膜反转降膜吸收器是一种将板式降膜吸收和膜反转技术相结合而开发的新型吸收器,合理设计与掌握其吸收性能对今后这种吸收器的工程应用十分重要.为此,通过建立、求解板式膜反转降膜吸收过程的数学模型,确立了设计条件下最佳吸收器结构;对于所设计的板式膜反转吸收器进行了不同吸收压力、溶液流量、进口浓度、进口温度及冷却条件下传热传质性能的计算,并与竖板降膜吸收器进行了比较.     

智能控制蒸馏系统对浓香型基酒量质摘酒影响的研究

为提高量质摘酒的管理规范和稳定性,通过对现有蒸馏甑进行改造,采用智能控制火力大小的方式进行量质摘酒,与传统的人工控制相比,可明显提高基酒的酒精度和总酯含量,特别是头酒和前段酒中己酸乙酯、乙酸乙酯和丁酸乙酯的含量提高明显,同时,基酒的感官质量也得到明显提升。     

简述多关节工业机器人的结构特点与故障排除

本文介绍了多关节机工业机器人的结构特点,并详细地讲述了以RB08系列机器人为例在各个关节使用的不同(谐波减速器和RV减速器及其参数值),说明了其工作流程和使用时应注意的事项以及定期检修的方式;旨在突出该类工业机器人结构的简单、工作的科学性、对典型故障的讲解和故障发生时的系统报警信息。     

定向红外对抗系统干扰性能研究

立足于定向红外对抗系统（DIRCM）的干扰性能的研究,将目标导引头红外焦平面功率密度和系统持续照射目标时的照射容差角作为评价定向红外对抗系统干扰性能的两个指标。综合考虑大气传输透过率和光束传输过程中光束自身衍射效应与大气湍流效应引起的光束发散角对目标导引头接收功率的影响,建立了定向红外干扰模型,模拟了定向红外对抗系统照射光束在目标导引头红外焦平面上的功率密度。利用概率论置信区间的概念,将目标中心相对于光束中心的距离偏离量转化为角量与光束发散角进行对比,建立了定向红外对抗系统的照射容差角模型。通过仿真,定量分析了照射距离、大气湍流强度、光束出射口径对目标导引头红外焦平面的功率密度和系统照射容差角的影响。     

基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法

提出了一种基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法。该方法利用深度学习在特征表达上的优势,采用基于回归的深度检测模型SSD （Single Shot Multibox Detector）提取候选目标,并结合颜色直方图特征和HOG （Histogram of Oriented Gradient）特征进行目标筛选,实现目标跟踪。为了提升深度检测模型的物体检测性能,文中构建了多尺度目标搜索图,可在一张图上实现不同尺度的目标检测。在标准跟踪测试库上选取八个具有代表性的跟踪视频序列,并选取六种具有代表性的跟踪方法进行了对比测试。结果表明,文中所提方法在跟踪效果上,整体优于参与对比的其他算法,且对于物体姿态变化、尺寸变化、旋转变化、光照变化、复杂背景杂波等影响因素具有较好的鲁棒性。     

Vero细胞无血清培养基的筛选及其培养流感病毒H5N1条件的优化

目的筛选适宜Vero细胞培养的无血清培养基,并优化其培养流感病毒H5N1的条件。方法取VP-SFM培养的Vero细胞(SFM-Vero),以增殖速率为指标,筛选无血清培养基[VP-SFM、EX-CELL~(TM) VERO、Virus Pro ~(TM) VERO、自制无血清培养基1(SFM-1)和2(SFM-2)];采用中心组合实验(Box-Behnken)优化SFM-Vero培养流感病毒H5N1的pH、TPCK-Trypsin浓度和病毒接种MOI。结果 Vero细胞在VP-SFM和自制SFM-1培养基中生长情况好于其他无血清培养基;H5N1病毒株能够感染无血清适应的Vero细胞;SFM-Vero培养流感病毒H5N1较优条件为:p H 7.64,TPCK-Trypsin浓度0.68μg/ml,MOI 0.01。在该条件下培养的流感病毒HA滴度可达768 HAU/50μl,为正常培养基培养的Vero细胞的2.33倍。结论筛选出适宜Vero细胞生长的无血清培养基,优化了流感病毒H5N1 Vero细胞适应株无血清培养的条件。