基于DSP与FPGA的靶标动态检测跟踪技术

针对靶场目标测试面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低等实际问题,提出了基于DSP（Digital Signal Processing）与FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字视频图像信息进行目标动态检测跟踪的方法。该方法采用了图像分割检测方法与目标跟踪算法,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现复杂环境下运动靶标检测跟踪,提高了检测效率和精度。     

计算机网络课程学员计算思维能力培养的思考与实践

案例式教学是实施计算思维能力培养的有效途径。针对军校非计算机专业的计算机网络课程,对基于案例教学的计算思维能力培养进行了深入解析。首先,根据学员特点、培养目标及部队需求,从应用角度出发梳理教学内容;在此基础上恰当设置案例,并通过提出问题—讨论解决方案—归纳总结核心概念和结论的教学方式,培养学员应用计算机网络技术解决实际问题的主动性和自觉性;最后,用具体实例对上述过程进行了详细说明。     

基于仿控一体化系统的PCS实时控制研究

介绍基于数字DSP2812的PCS主电路原理和控制方法,并由该电路拓扑结构建立数学方程式与仿真的统一模型,使用MATLAB中的Embedded Coder工具箱,对该系统进行实时仿真和直接生成控制代码,进而实现PCS测控算法和动态过程的仿真与控制一体化设计.     

基于人工智能的儿童坐姿监测系统

近年来,我国儿童青少年的近视率呈上升趋势,引起近视的原因有很多,不正确的学习姿势也会增加近视发病的风险,可能还会影响儿童的成长发育。许多家长都十分重视儿童的学习坐姿问题,但却由于各种原因难以做到时刻的监督。针对这一问题,设计了一个基于人工智能的儿童坐姿监测系统。系统的核心为微型电脑,控制摄像头拍摄照片,再通过坐姿识别模型识别照片中的坐姿,在儿童保持低头等错误坐姿时,发出语音提醒其纠正。系统能利用卷积神经网络识别坐姿,及时且有针对性地提醒纠正,并且程序移植到了嵌入式平台,体积小巧,操作简便。     

基于数据挖掘技术的自然资源大数据整合优化方法

为解决大数据环境下信息整合效率低下、管理混乱,数据结构复杂、检测效率低以及精度适应能力差等问题,提出一种基于数据挖掘技术的自然资源大数据整合优化方法.针对自然资源整合内容,开发基于数据挖掘的整合分析平台,使用优化后Apriori算法处理多通道数据,利用Web技术建立单一数据管理系统,对目标数据优化和查询,度量自然资源目标数据质量,同时通过计算获取出列间数据的灰色关联度,赋值函数求出目标数据贡献值和相似度判别阈值,计算其总值完成目标数据整合优化.仿真结果表明,所提方法能有效简化数据结构、加强数据精度和质量,提升查询效率,具有较高适用性以及优质的鲁棒性.     

外场激光导引性能分析

外场激光导引性能的测试分析是激光半主动制导武器科研试验中的重要环节,通过对激光半主动制导试验中从激光照射器-大气-目标-大气-导弹的光学传递链的分析和对激光大气传输特性和目标激光散射特性的研究,建立了从照射器到目标和从目标到探测器两个环节的照射激光能量传递模型,通过理论计算和外场试验实测数据,实现了对导引头入瞳处接收能量的计算分析,为外场激光导引性能分析提供了依据,具有较高的实用价值。     

澜沧江某巨型堆积体蓄水失稳模式预测研究

在大量的勘察及试验基础上,将澜沧江某巨型堆积体的形成机制划分为崩塌堵江、冲堆平衡、 间歇堆积、河谷再下切四个阶段。运用刚体极限平衡法、有限元强度折减法、基于饱和非饱和理论的有 限元法进行堆积体稳定性及地下水渗流分析。结果表明:当蓄水位上升时,堆积体前缘首先发生局部圆 弧型滑塌,随后堆积体中部将沿碎石层内部发生折线型深层滑移,最终堆积体将沿基覆界面发生推移型 整体失稳破坏;当蓄水位下降时,坡体中部碎砾石层及前缘局部区域构成主要渗流通道,堆积体稳定系 数先降后升,但水位总降幅及总历时一定时,堆积体稳定系数总减小量基本相当。回归分析显示,水位 骤降速率与堆积体稳定系数日增量成负相关,其相关函数类型为二次抛物线。     

一种基于深度信息的人头检测方法

针对目前人头检测方法对光线变化敏感和易受阴影干扰的问题,提出了一种基于深度图像的人头检测方法.首先通过运动目标检测,得到运动人员所在区域;然后对该区域使用改进的立体匹配算法,该匹配算法对传统的WTA匹配算法进行改进,只对强纹理点进行匹配,对弱纹理点只进行视差验证,并根据三角投影原理计算出深度图.由于深度图中人员与周围场景的深度分布不同,根据深度分布将人头区域提取出来,得到候选区域,最后将候选区域经过形态学运算并根据区域轮廓的特征来判断是否为人头.实验结果表明:该方法在不同光线环境条件下的检测正确率为94%以上,误检测率仅为5.77%,检测精度高,对光线和阴影的抗干扰性良好,能够很好地适应复杂环境.     

一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法

针对传统的疲劳驾驶检测准确率低和实时性差的问题,提出了一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法.利用CCD相机实时获取驾驶员的脸部图像,采用直方图均衡化增强图像的对比度;通过改进的cascade(Hear分类器)的人脸检测算法检测出脸部区域;利用OTSU阈值分割和形态学运算提取人眼区域,根据人眼的宽高比判定眼睛的闭合程度;依据PERCLOS-P80原理和眨眼频率判断驾驶员的疲劳状态.实验结果表明:改进的人脸检测算法对每帧图像的检测时间约为45ms,在人脸检测速度上提高了2.3倍,为整个疲劳驾驶检测节省了大量的时间.研究疲劳驾驶检测方法检测一帧图像的时间约为65ms,而且在不同的光照强度下的检测均有较高的准确率,满足疲劳驾驶检测对准确性和实时性的要求.     

一种基于图像的光学系统测角精度检测方法

测角精度是光学系统的重要技术指标。针对传统的电子经纬仪测角精度检测方法测量数据少、扫描方向单一导致测量结果不准确,提出了一种改进的检测方法。调整电子经纬仪,使电子经纬仪发射的电十字通过光学系统成像在CCD视场中,旋转电子经纬仪以点阵形式,对光学系统各个方向进行扫描,计算机实时采集电十字图像。对采集的电十字图像,通过基于小波变换的变分Retinex算法增强图像对比度,采用OTSU阈值分割背景和目标,采用投影算法及二项式曲线拟合将电十字中心定位到亚像素级。对最终获取的电十字中心点阵数据通过径向基函数进行曲面插值,解算出基于整个CCD像面的测角精度。实验结果表明：该方法的测量精度达到0.1μrad,测得的光学系统测角精度提高了0.01mrad,检测的测角精度更加准确。