基于红外图像的眼睛开闭检测方法

基于红外眼睛图像,提出一种红外环境下判断眼睛开闭状态的方法,并应用于疲劳驾驶检测当中。对图像采用基于余弦的Gamma校正压缩灰度值域的高低两端,同时扩展中间灰度值范围提高对比度,使用多尺度Retinex变换消除阴影的干扰以获取更准确的眼睛形态,根据眼角角度和上下眼睑间的高度在平面坐标上的分布特征对眼睛状态进行分类。实验结果表明,该方法可以有效地判断眼睛的状态。     

基于正交实验设计的人工蜂群算法

人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失.从算法搜索过程的内在机制出发,提出采用正交实验设计的方式来生成新的食物源,使得侦察蜂能够同时保存被放弃的食物源和全局最优解在不同维度上的有益信息,提高算法的搜索效率.在16个典型的测试函数上进行了一系列实验验证,实验结果表明:1) 该方法能够在基本不增加算法运行时间的情况下,显著地提高人工蜂群算法的求解精度和收敛速度;2) 与3种典型的变异方法相比,有更好的整体性能;3) 可作为提高其他改进人工蜂群算法性能的通用框架,具备有良好的普适性.     

红外瓦斯传感器检测中噪声点研究

针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点.该方法混合了分化距离和K-means算法的优点.对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用K-means算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度.实验结果表明:测量误差小于1％,精度高.     

基于图变换的图像压缩采样与分类

提出一种基于图论表示的正交变换基,并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类.首先,充分利用图像的边缘特性和像素关系,给出一种图像的图论表示方法;然后,通过图Laplacian矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基,由此得到图像的图变换域稀疏表示;最后,利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试,不仅保持了与原空间相当的分类精度,还大量地减少了训练和测试时间以及计算/存储代价.     

基于改进遗传算法的交通信号配时研究

根据单交叉路口多相位交通流建立了一种实时动态模型,以周期时间内车辆排队长度最短为优化目标,相位绿灯时间为控制变量,用改进的遗传算法实现对相位时间的动态调控。仿真结果表明,改进的遗传算法相对于普通遗传算法,能寻求到更优化的解,对于改善路口的交通拥挤状况,有着更为明显的效果。     

基于云计算的测试公共服务平台设计技术

分析了国内软件质检行业资源聚合面临的问题,提出了采用云计算技术聚合各软件质检机构资源的方案,设计并实现了基于云计算技术的公共测试服务平台,该平台通过测试云服务方式以统一的接口推动国内软件质检资源共享,并为软件质检机构提供了一种新的业务模式。     

基于LBP的眼睛开闭检测方法

在基于机器视觉的疲劳驾驶预警系统中通过驾驶人员眼睛的状态来判断其是否疲劳是最直接和有效的途径,对眼睛的开与闭这两个基本状态的检测是判断疲劳的一个关键技术.针对红外视频人脸图像序列,提出一种基于LBP纹理检测算子的快速准确人眼开闭检测方法.该方法首先精确提取眼睛区域,然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、熵和边际分布二阶矩作为特征向量,最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的.大量实验结果表明,该方法不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求.     

海量船舶自动识别系统中数据检索系统的设计与实现

针对船舶自动识别系统( AIS)数据的发送周期快,中国沿海的船舶数量多的问题,利用键值对技术和分布式数据库构建海量船舶自动识别系统。通过船舶的移动通信业务标识码( MMSI)和船舶的AIS信息组成键值对,实现单船长期轨迹的存储和快速检索利用四叉树数据结构实现了区域数据的快速检索,实验结果表明本文构建的系统实现了海量AIS数据的存储并且对长期船舶数据查询速度提高6倍以上。     

面向中文文本的情感信息抽取语料库构建

情感信息抽取是情感分析中的一个重要子任务。虽然该任务已经开展有一段时间,但是面向中文文本的情感信息抽取任务研究才刚刚起步。目前中文文本的情感信息抽取面临的首要困难在于现有的相关中文语料库还非常有限。为了更好开展中文文本的情感信息抽取研究,该文重点研究了中文语料标注体系,构建一个规模较大、标注类型丰富的中文情感信息抽取语料库。除了常见语料库标注的情感倾向性、评价对象、情感词等信息外,重点标注了评价对象的省略、无情感词情感句表达及极性转移等情况。由语料信息统计可知,该文所指出的特殊现象(例如,评价对象的省略)在中文情感表达中是非常普遍的,开展这方面的研究很有必要。该文所构建的中文文本语料库将为中文情感信息抽取任务提供语料基础。     

否定与不确定信息抽取研究综述

否定与不确定表达在自然语言中广泛存在,正确识别此类信息并将其与准确信息分开处理,在信息抽取、情感分析、文本挖掘等自然语言处理任务中具有重要研究价值。自从2008年BioScope语料库发布以来,针对否定与不确定信息抽取研究举办了多次大规模评测会议和学术论坛,为采集语料、明确任务及性能评测等提供了交流平台,否定与不确定信息抽取逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。该文简要介绍了否定与不确定信息抽取的研究背景、任务定义、相关语料等,并通过回顾和分析该领域的研究现状,展望未来的发展趋势。