基于形态和约束结构的几何哈希法

几何哈希法,作为一种有效的模型搜索算法,在物体识别中有着重要的应用。现有的几何哈希法仅适合于仿射变换下的二维景物识别,论文提出了适合透视投影变换下三维物体识别的几何哈希方法。该方法利用物体的三维形态和物体中具有射影不变量的几何约束结构来构造哈希表。一方面,几何约束结构提供了物体模型的索引功能;另一方面,物体的三维形态提供了物体成像位姿的有关信息,使后续的匹配验证得以简化。实验中使用人造物体对该方法进行了验证,实验表明该方法正确有效。     

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。     

高弹性外墙涂料的研制

以弹性乳液为基料 ,辅以成膜助剂、分散剂、润湿剂等助剂 ,研制出一种高弹性外墙涂料。本试验以乳液、分散剂、填料、增稠剂四种物质做为变量 ,进行正交试验 ,分析了影响弹性的因素 ,寻找出弹性涂料的最佳配方。     

基于内容视频分析的发展研究

随着多媒体技术和国际标准MPEG-4,MPEG-7的推出发展,基于内容的视频分析已经成为研究的热点。对基于内容视频分析中的视频分割、视频描述和视频检索三个主要问题进行了深入的探讨研究。对各个领域的最新研究算法进行了比较和评述,详细论述了这些方面已取得的成果、面临的困难和未来发展方向,最后对基于内容视频分析的发展进行了总结和展望。     

基于多流多状态动态贝叶斯网络的音视频连续语音识别

语音和唇部运动的异步性是多模态融合语音识别的关键问题,该文首先引入一个多流异步动态贝叶斯网络(MS-ADBN)模型,在词的级别上描述了音频流和视频流的异步性,音视频流都采用了词-音素的层次结构.而多流多状态异步DBN(MM-ADBN)模型是MS-ADBN模型的扩展,音视频流都采用了词-音素-状态的层次结构.本质上,MS-ADBN是一个整词模型,而MM-ADBN模型是一个音素模型,适用于大词汇量连续语音识别.实验结果表明：基于连续音视频数据库,在纯净语音环境下,MM-ADBN比MS-ADBN模型和多流HMM识别率分别提高35.91%和9.97%.     

吐玉克油田凝胶调剖体系评价研究

针对吐哈油田吐玉克区块油藏原油相对较稠,井又深,地层非均性严重,注水开发时,出现不同渗透率层段推进不均匀现象,且注入水的黏度远远低于油的黏度,导致推进不均匀程度加剧,致使低渗透层段原油不能得到有效开采,油井含水上升快,进入高含水期。为此对该区块开展了弱凝胶深部调剖体系研究,对其化学性能和在多孔介质中的性能进行测试,从实验知,该凝胶成胶时间长和成胶强度小,具有良好的可泵性,在一定压力下既能起到封堵作用改善吸水剖面,又能在后续水驱的作用下向深部运移驱油,达到提高采收率的目的。     

基于多流动态贝叶斯网络的音视频连续语音识别

针对说话时发音和口形的异步问题,提出了一个多流异步动态贝叶斯网络(DynamicBayesian Network,DBN)模型,以实现基于音视频特征的连续语音识别,在这个模型中,音频流和视频流在词节点同步,而在词节点之间,音视频流有各自独立的拓扑结构以及节点变量之间的条件依赖关系,同时词转移节点变量由音视频流共同确定,模型在词级别上体现了音视频流的异步性.采用连续数字音视频数据库的实验结果表明,在信噪比为O～30 dB的测试环境下,比较单流DBN模型和多流隐马尔可夫模型,平均识别率分别提高了8.68%和10.07%.     

基于碳减排理念的Q市某污水再生处理厂提标设计与运行

在国家“双碳”战略目标背景下,对Q市某污水再生处理厂提标改造和优化运行模式开展跟踪研究。在不增加占地、工艺单元、电耗的情况下,通过强化调节池的水解酸化功能作为脱氮除磷生化系统预处理工艺,原位开发内碳源,溶解态COD(SCOD_Cr)平均提高63.5%,节省外碳源投加量42.5%～55.4%;通过复合铁酶促活性污泥技术耦合AAO+MBR工艺运行,强化系统脱氮除磷效果,节省铁盐(FeCl₃)平均投加量60%以上;较大幅度节省外加碳源、FeCl₃等药耗,污水再生处理系统出水除TN外其他指标稳定达到《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅳ类标准,有效实现降碳的目的;同时,工程改造优化粗细格栅缝隙提高SS拦截效率,控制源头动植物油脂排放以及运行过程中FeCl₃过量投加,有效降低超滤膜污堵,使系统长期稳定运行。     

基于QP_TR信任域的序列图像目标跟踪

本文将信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能够精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法;将信任域算法与灰度模板相结合,提出了一种新的实时目标跟踪算法。在第一种算法中,首先将序列图像按照颜色直方图转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后我们使用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图的多尺度规范化Laplacian滤波函数极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪任务。在第二种算法中,首先记录目标初始模板,在随后每一帧中应用OP_TR信任域算法搜索与该模板最相似的区域,实现目标定位。和现有算法的比较以及在大量真实序列图像上的实验表明,两种算法分别在目标大小描述,跟踪精度上以及运算速度上有了显著提高。     

MPI通信代码自动生成算法

对于高性能并行计算机而言，如何由给出的计算、数据划分信息及精确数组数据流分析信息自动生成并行化代码是实现串行程序并行化的一个重要问题。根据Saman P.Amarasinghe和Lam的定理，实现了一种并行化识别工具中MPI（Message Passing Interface）并行化代码自动生成技术的算法，并对该算法的性能进行分析。