基于SOA的警务信息综合应用平台分析

随着警务信息化的快速发展,公安部门相继建设了一批业务系统,但各业务系统之间缺乏统一规划,接口标准不统一。如何实现警务信息的有效整合,业务流程的灵活定制是当前急需解决的问题。本文提出基于SOA架构的警务信息化建设解决方案,研究并实现了警务信息综合应用平台,实现各业务系统、业务数据、业务流程的无缝整合,解决＂信息孤岛＂问题,实现业务协同工作。     

基于小波包变换的肌电信号特征提取

本文提出一种新的基于小波包变换的特征提取方法,提取表面肌电信号进行小波包变换后得到的信号的协方差矩阵的特征值的最大值作为特征值。利用该方法对表面肌电信号提取特征值构建特征矢量,送入Elman神经网络对手部6种动作模式进行识别,在Matlab平台上进行实验仿真。实验结果表明,该方法取得了很好的识别效果。     

基于 HowNet 的用户兴趣挖掘研究及应用磁

搜索引擎中用户查询和网页资源之间的相似度研究一直是页面排序的研究核心。利用 HowNet 对词语的语义层次架构模型,对用户的检索词进行兴趣挖掘,同时对检索词和挖掘出的兴趣关键词的语义相似度计算方法进行改进,用户的检索请求与分块后的网页资源进行相似度迭代计算。实验结果表明,改进的算法使得页面排序的准确率和首页命中率有了较大提高。     

基于驱动电流的水下热敏剪应力微传感器灵敏度研究

驱动电流是热敏式剪应力微传感器的一个重要参数。增大驱动电流可以提高传感器的灵敏度,但传感器的安全工作温度又限制了驱动电流的增大。研究了如何基于驱动电流来最大程度地提高传感器灵敏度。从理论上分析了传感器灵敏度随剪应力输入的变化规律。通过静水中的I-V特性测试实验,确定了传感器在水下工作的最大允许驱动电流。通过电压—剪应力特性测试实验,验证了传感器灵敏度与驱动电流的关系,得到了传感器在最大允许驱动电流激励下的灵敏度。研究,发现最大允许驱动电流可以使传感器在剪应力为0.2Pa时的灵敏度达到23.8mV/Pa。     

一种改进的Hough变换直线检测算法

为了能有效解决Hough变换的计算量大的问题,文中提出了一种基于直线局部结构特征的Hough变换改进的直线检测算法.该算法根据Freeman准则分析了直线上基元的特征信息,通过图像上邻近的同类基元的倾斜角约束基元上像素点的极角范围,减少每个点的计算次数,在保持精度的同时,提高直线检测的速度,在有噪声的情况下,该算法相对标准Hough变换算法可以提高到6到7倍.     

基于构件的RFID中间件管理模块的研究与开发

在整合不同标准及不同协议的RFID应用时,为了从多变的流程中提高RFID中间件系统的重构效用和扩展性,提出.NET平台下的一种基于抽象模型的开发框架,该框架采用面向服务和基于构件方式的架构,通过调用相应的构件库函数获得所需的功能,使其动态发现和绑定可获取的构件服务,以方便企业对系统的快速开发和RFID部署。     

基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型

针对大多数视觉注意模型都采用简单加权线性融合的方式获取显著图,提出了一个更符合生物学机制的基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型,模拟视觉系统腹侧通路与背侧通路中的视觉注意过程,采用贝叶斯推理的方式集成自顶向下与自底向上的信息,同时还集成了多种视觉线索,包括形状、颜色和上下文等.利用该模型进行遥感影像中的目标检测与定位的结果表明,该模型能有效的检测出目标并给出目标所在的位置.     

基于XML的作战数据安全交换策略研究

在指挥控制与作战仿真等军事信息系统中,存在大量的异构平台,为实现作战数据这些平台间的安全交换,提出了一种基于XML的数据交换方案。分析了基于XML的作战数据交换机制,数据安全交换的业务流程,以及XML数字签名与数据加密的基本原理,并给出了一种基于C#语言数据加密与解密模块的实现方法。实践表明,所提方案是实现作战数据安全交换的一种有效方案。     

提高无人作战飞机协同作战能力的关键技术

简要分析了提高无人作战飞机协同作战能力所涉及的几个关键技术问题。从国外无人作战飞机协同作战相关战例研究入手,对有人机对无人机飞行导航系统和战斗机交战管理2个典型协同战例进行描述;重点分析了多无人作战飞机协同作战、有人机与无人作战飞机协同作战两种作战样式中的关键技术问题;最后介绍了无人作战飞机协同作战的两种典型应用。     

基于Faster R-CNN的颜色导向火焰检测

基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。