基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪

针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点.首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次,Mean Shift算法在这点的邻城内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器.实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果.     

数字仿真技术在电子战装备性能评估中的应用

介绍了基于数据流处理的数字仿真技术的基本概念及特点,结合现代电子战装备性能评估的需求,阐述了基于数据流处理的仿真技术在电子战装备性能评估中的具体应用和发展前景.     

关联挖掘算法及发展趋势

本文对关联挖掘算法进行了分析总结.首先提出了关联挖掘问题,阐述了关联规则的有关概念,然后从静态数据、动态数据和大数据等3个方面分别介绍了关联挖掘及其优化算法,指出目前关联挖掘算法存在的不足,认为弱关联分析和大数据环境下的关联算法研究将是未来的发展趋势.     

多层高频混压板叠构设计分析及压合粘结性控制

文章通过对厂内开发的多层高频混压板在成本节约、提高弯曲强度、电磁干扰控制方面剖析其叠层结构混压设计的原理;通过对压合技术创新实现了高频混压板压合粘结性良好,保证了压合后产品可靠性无异常。     

PPTC在扬声器系统分频器上的运用

对无源扬声器系统中使用PPTC在实际使用过程中遇到的听音异常现象作出了分析,并介绍了其改善方法.其中通过对电路和测试数据的分析,作出的改善方法满足了实际听感的需要,也保证了产品使用的可靠性.     

MLCC的结构设计对电容器等效串联电感的影响

通过分析MLCC内部结构和MLCC等效电路,结合实际制作出不同结构设计的MLCC,并对不同结构产品的等效串联电感(ESL)进行对比,获得了MLCC降低等效串联电感的最佳结构设计方案.     

基于PCNN和SVM的图像识别方法研究

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的脉冲传播特性,研究了利用PCNN进行图像分割的技术.针对模型参数和最优分割结果难以确定的问题,改进了标准PENN模型,提出了基于互信患量的PCNN图像分割方法.计算原图像与PCNN分割图像序列问的互信息量,对应最大互信息量的分割图像就是最佳分割结果.然后选取不同类型飞机图像提取不变矩特征,用支持向量机(SVM)实现分类识别.实验结果表明,该方法分割效果好,适应性强,能够很好地识别飞机图像.     

基于FT245RL的USB接口设计

为解决USB接口设计中存在的固件编程复杂,产品开发周期长的问题,提出了基于FT245RL的USB接口系统设计方案.通过应用FT245RL和相关的软件开发包,实现了能够快速、可靠地完成USB接口的硬件电路设计和软件编程.     

基于AR技术的实时互动体验电商系统

电商已经不仅仅满足于线上的商品交易,越来越多地开始关注于线下用户体验的改善.本文以虚拟试鞋为切入口,借助于Kinect硬件设备和3d Max、unity3d软件平台,提出并搭建了基于AR增强现实技术的实时互动体验电商系统.本文对该系统的关键技术进行阐述,包括三维模型的跟踪定位、手势交互和RGB-D抠像.该系统综合应用三维场景虚拟化、三维互动识别以及增强现实融合等技术,硬件成本和算法复杂度低,操作简单,适用于新型电商利用AR技术对品牌进行线上展示和线下用户体验.     

Application of robust face recognition in video surveillance systems

In this paper, we propose a video searching system that utilizes face recognition as searching indexing feature. As the applications of video cameras have great increase in recent years, face recognition makes a perfect fit for searching targeted individuals within the vast amount of video data. However, the performance of such searching depends on the quality of face images recorded in the video signals. Since the surveillance video cameras record videos without fixed postures for the object, face occlusion is very common in everyday video. The proposed system builds a model for occluded faces using fuzzy principal component analysis (FPCA), and reconstructs the human faces with the available information. Experimental results show that the system has very high efficiency in processing the real life videos, and it is very robust to various kinds of face occlusions. Hence it can relieve people reviewers from the front of the monitors and greatly enhances the efficiency as well. The proposed system has been installed and applied in various environments and has already demonstrated its power by helping solving real cases.