时滞连续Hopfield神经网络的全局指数稳定性

本文采用非线性时滞微分不等式分析技巧,研究了时滞连续Hopfield神经网络的稳定性,给出在任意外界恒常输入下连续Hopfield网络的平衡态的收敛速度及全局指数稳定的若干充分判据.     

基于稀疏表达残差的自然场景运动目标检测

本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法,在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上,采用视频前n帧初始化稀疏表达字典;利用字典对后续视频帧进行重构,提取每帧的重构残差;结合基于光照强度的全局阈值矩阵,将残差图像二值化,提取图像前景;利用前景区域和边缘点关系剔除ghost区域;采用增量PCA(Principal Component Analysis)算法和保守更新的思想对背景模型进行更新.在changedetection.net提供的shadow数据集上实验表明,采用全局更新和残差计算的方法,可以有效的解决由于自然场景光线变化导致的阴影变化,并且对自然场景中背景的小幅度抖动和相机抖动等问题也具有一定的抵抗能力.     

pH值对餐厨垃圾厌氧产酸的影响

通过间歇试验研究了中温条件下pH值对餐厨垃圾厌氧发酵产酸的影响。考察了pH值为5、6、7及不控制pH值下的有机酸浓度、SCOD溶出量、对VS的去除率及产气情况。结果表明,当控制pH值为6时,餐厨垃圾的水解酸化效果最好,发酵液中的VFA浓度最高,达到37.60g/L。对VS的去除率在pH值为6和7时最高,分别为64.8%和64.5%。氨氮浓度在pH值为6和7时均达到2 140 mg/L,而在更低pH值时则维持在600～700 mg/L之间。pH值为6时SCOD浓度达到85 g/L,其中VFA占SCOD的72.8%;气体产量为118.9 mL/gVS,主要成分为氢气和二氧化碳,其中氢气占40.1%,二氧化碳占50.0%。     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式判别的改进算法

H.264提供了4×4的亮度块帧内预测,其共有9种预测模式.在判断其预测模式中要求4×4块的每种预测模式都要判断,因此计算复杂度很高.有效减少4×4块预测模式的判断次数,在实时视频编码过程中很有价值.基于此,提出了一种帧内4×4块预测模式判断提前退出的优化算法,并对其进行了试验,得到了很好的效果.     

典型老城区管网沿河排放状况调查与分析

通过不同季节周中、周末对老城区河道主要入河排污口进行连续24h采样,分析了其水质、水量的变化特征。结果表明:冬季污水量小于春季和夏季,而污染负荷则远高于春、夏两季,冬季COD负荷对河道污染的贡献率30%;冬、春季周末的污染负荷略低于周中,而夏季周末的污染负荷略高于周中。各个污染负荷随时间的变化规律基本类似,于中午11:00—14:00及夜间19:00—22:00会出现相应的负荷高峰。针对调研分析结果,对管网改造及截污措施提出了建议。     

厦门环东海域填海造地工程监测与检测技术

厦门环东海域填海造地工程主要是采用强夯及冲碾联合地基处理法进行加固施工,通过对夯沉量、振动、水位、孔隙水压力实施监测,对施工起到了较好的指导作用,确保了在陆域形成过程中大面积场地地基和吹填围堤等建筑物的稳定性。通过采用平板载荷试验、瑞利波波速测试和标准贯入试验、重型动力触探、静力触探试验,对地基加固效果进行了有效的评价,确保工程能满足今后的使用要求。该工程所使用的监测及检测技术均取得了较好的效果。     

一种基于车辆遮挡模型的车流量统计算法

传统视频检测车流量统计利用车辆跟踪解决遮挡问题,算法复杂且容易受到外界干扰影响,为此建立了若干车辆遮挡模型,利用分层轮廓匹配法将运动目标与车辆遮挡模型进行轮廓匹配识别出遮挡车辆。为了提取运动目标完整外部轮廓,提出一种基于连通域的两轮扫描法来标记各个运动车辆,并利用YUV彩色空间对阴影进行检测和抑制,提高车流量统计精度。实验结果表明,该方法能有效识别遮挡车辆,具有较高的车流量统计精度。     

基于USB总线的图像采集与处理系统

随着现代电子技术的发展,图像的采集与处理得到越来越广泛的应用,对其研究也越来越深入.本文介绍了一个快速易用的图像采集与处理系统的设计方案,该系统以高速的DSP为图像处理核心,运用CPLD控制图像的采集存储,通过高速方便的USB总线将图像传输给PC.整个系统实现了对图像的实时采集、处理与显示,具有较强的实用价值.     

一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术

对于光照不均匀的图像，用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，文中提出了一种实用而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿，使得整个图像亮度背景趋于一致后，再进行通常的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。     

基于离散粒子群算法求解复杂联盟生成问题

针对联盟生成问题现有解决方案的不足,提出复杂联盟和虚拟Agent的概念,设计一种基于多粒子群协同优化的复杂联盟串行生成算法,实现一个Agent可以加入多个联盟和一个联盟可以承担多个任务,在一定程度上解决了Agent资源和能力的浪费问题.实验结果证明了算法的有效性.