一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于质心法的车联网目标跟踪方法与应用

车辆目标跟踪是实现车联网不可或缺的一环,旨在获取车辆的动态信息,以提高交通运行效率.其核心是对大量监控探头采集的视频图像进行分析处理,实现车辆的实时检测与跟踪.为了进一步提高目标检测效率,降低硬件成本,文中提出了基于二帧差分法的前景检测方法,以及基于质心法的车辆轮廓检测与跟踪方法.基于OpenCV3.4.1和VS2017进行验证实验和仿真测试,结果表明,该算法对车辆跟踪的精确率达到89.1％,平均处理耗时42.63 ms,具有较好的实时性和鲁棒性,可在车联网嵌入式设备上进行部署和应用.     

基于GrabCut和HSV彩色空间的三七叶片病斑图像分割

针对三七叶部病斑图像中存在背景与病斑颜色相近和阳光照射下存在影子的情况导致对图像病斑分割精度不高、效果差的问题,提出一种基于GrabCut和HSV彩色空间模型的分割方法.通过GrabCut算法实现对复杂背景以及阳光照射下的影子与待分割三七叶片的分离.保留第一次分割结果的基础上,在HSV彩色空间下提出一种颜色距离的定义.根据定义的颜色距离,在使用颜色信息的同时结合空间信息,得到病斑的分割边界.实验表明,当色调分量因子k1和饱和度分量因子k2分别取0.1和0.05时得到的分割边缘效果较好.     

论土家织锦对巴楚文化的精神继承

土家织锦是身处巴楚文化长期融合与发酵区域的土家人对大自然和生活的一种艺术理解,反映了土家人生产生活的一种精神特质,更是体现了土家织锦对巴楚文化的精神继承。本文从西兰卡普的巴楚文化历史溯源出发,立足于史料记载和巴楚文化特征,通过西兰卡普中体现出的热烈奔放的浪漫风格、朴拙的审美情趣、兼容并蓄、果敢创新等文化精神内涵来分析与巴楚文化精神之间存在的共通性。     

2-（4-氯苯氨基）甲基苯酚降解的动力学研究

采用高效液相色谱技术,开展了Fenton试剂对2-（4-氯苯氨基）甲基苯酚（CMP）的氧化降解动力学的研究。考察了初始双氧水摩尔浓度、亚铁离子摩尔浓度和温度等因素对CMP降解速率的影响,结果表明,当双氧水摩尔浓度、亚铁离子摩尔浓度增大和温度升高时,CMP的氧化速率明显加快。在30~45℃的温度范围内,其氧化降解符合假一级反应动力学模型,反应的表观活化能Ea为102.90kJ/mol。     

PHASE EQUILIBRIA IN Al-Mg-Sm SYSTEM AT 400℃

本文借助于x射线粉末衍射法、金相观察和化学分析法研究了Al-Mg-Sm三元合金相图的400℃等温截面,它包括15个单相区、27个二相区和13个三相区,未发现三元金属间化合物。     

基于速度修正项的机械臂避障路径规划

针对机械臂运行过程中存在的碰撞问题, 提出一种基于速度修正项的机械臂避障路径规划方法. 利用B 样条曲线进行机械臂关节空间规划, 使机械臂能够在特定时刻运行到指定构型. 在运行过程中, 利用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物的最小距离, 在碰撞即将发生时引入积分为零的避障速度修正项改变机械臂运行轨迹, 使得机械臂能够在实现障碍回避的同时, 保证其在特定时刻通过指定构型的要求. 仿真实验表明了所提出方法的正确性和有效性.     

基于随机游走的大规模图中节点对采样算法

社会网络中的节点对采样可用于大规模社会网络的好友预测和用户兴趣识别.当整个网络的拓扑结构不完全或者随机选择用户的代价很高时,传统的均匀顶点采样方法的性能迅速下降.为此,提出了一种基于随机游走的大规模图中节点对采样算法.首先对社会网络的节点对采样进行了系统分析,对不同跳数下的节点对进行了定义;然后将社会网络转换成等价的网络图.新图中的顶点是原图中的边,新图中边的两个顶点是原图中含有相同顶点的两条边.最后,在新图上应用随机游走模型对节点对进行采样.实验结果表明,提出的方法统计误差小、执行效率高,性能明显优于均匀节点采样的相关算法.     

基于Levy飞行的改进菌群觅食算法

针对经典菌群觅食算法因固定趋化步长导致的求解精度不高、收敛性能差等缺陷,提出一种基于Levy飞行的菌群觅食算法,其特点是利用基于Levy分布的趋化步长改善算法的求解精度与收敛性能,借助Levy飞行随机游走策略改善细菌迁徙位置.多个基准测试函数的实验结果表明,该算法在求解质量和收敛性能上均取得了较好的改进效果.