采用多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法

针对现有动态背景下目标检测算法的局限性,提出一种基于多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法.该算法以视频序列多帧跟踪的运动轨迹为基础,通过轨迹分离和像素标记2个阶段实现运动目标的检测:在轨迹分离阶段,利用多组单应约束对视频序列的背景运动进行建模,并基于该约束通过累积确认的策略实现背景轨迹和前景轨迹的准确分离;在像素标记阶段,以超像素为节点建立时空马尔可夫随机场模型,将轨迹分离信息以及超像素的时空邻域关系统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过最小化能量函数得到每个像素的前背景标记结果.与现有基于运动轨迹的方法相比,文中算法不需要仿射摄像机模型的假设,有效地解决了运动轨迹等长带来的轨迹点区域缺失问题,并可同时处理静态背景和动态背景2种类型的视频;在多个公开数据集的测试结果表明,该算法在轨迹分离准确性、轨迹点密度以及像素标记准确率等方面均优于现有方法.     

基于集成多神经网络在模拟电路故障诊断中的研究

以进行模拟电路故障诊断为主要目的,针对单神经网络故障字典法在进行复杂电路系统故障诊断时,对多故障和多任务诊断的不足之处,讨论了基于多故障的神经网络集成技术,采用集成多神经网络来提高诊断速度和精度,提出了集成多神经网络故障字典法来解决多故障任务,对基于层次分类模型的多重结构神经网络进行了研究,给出了两种对故障定位的统一融合算法,克服了采用单神经网络多故障时学习速度慢,出现新故障的网络要重新进行学习等缺点.并给出了应用实例.     

结构参数对铝基泡沫金属屏蔽性能影响研究

金属泡沫材料拥有优良的γ射线屏蔽能力和较低的密度，但影响其屏蔽性能的关键结构参数及作用规律尚不明确，阻碍了该材料屏蔽性能的进一步优化。本文采用蒙特卡罗方法构建了2种最密堆球模型，计算了理想铝基泡沫金属在各结构参数下的屏蔽性能。研究发现，铝基泡沫金属对能量低于0.24 MeV软γ射线屏蔽能力优于铝基块体材料。控制空心球填充率是优化该材料屏蔽性能的主要可操控方式，且在其适合辐射屏蔽能段时材料越轻性能越好。堆球方式是影响材料屏蔽¹³⁷Cs、⁶⁰Co源γ射线性能的最重要参数，实现面心立方最密堆球铝基泡沫金属的制备将弱化其在屏蔽硬γ射线时的劣势。