基于双目视觉的三维车辆检测算法

在自动驾驶中,车辆的三维目标检测是一项重要的场景理解任务。相比于昂贵的雷达设备,借助双目设备的三维目标检测方法有成本低定位准确的特点。基于立体区域卷积神经网络（Stereo RCNN）提出了一种用于双目视觉的三维目标检测OC-3DNet算法,有效地提高了检测精度。针对特征提取高分辨率与感受野的矛盾,结合特征提取网络与注意力引导特征金字塔（AC-FPN）,有效地提高了算法对小目标的检测精度。针对三维中心投影检测误差大的问题,建立了一种新的三维中心投影与二维中心的约束关系,进一步提升了三维目标检测的精度。实验结果表明,改进后的OC-3DNet算法在以0.7为阈值的三维目标检测上平均精度为43%,较Stereo R-CNN三维目标检测的平均精度提升了约3%。     

基于三角模糊数层次分析法与网络仿真的网络整体性能评价研究

结合模糊理论提出了改进的模糊AHP算法——基于三角模糊数层次分析法(Triangular Fuzzy Number Analytic Hierarchy Process,TFAHP),使得结论更加客观、合理,同时简化了AHP算法的步骤。在提出基于THAHP网络整体性能评价模型的基础上,阐述了应用网络仿真技术进行网络整体性能评价的方法。包括性能指标选取、仿真试验设计、仿真性能参数计算和仿真结果处理与分析的方法,并给出了对一个具体的多媒体网络进行网络整体性能评价的应用实例。     

知识驱动的人机主动对话管理策略

针对当前的对话系统主要是被动响应回复,尚不能较好地进行主动式对话的问题,提出了一种知识驱动的人机主动对话管理策略,模拟人-人交流模式,将对话分为话题切换和话题深入两个子任务,设计个性化对话管理策略来实现多轮对话中的主动引导和话题转移。该策略依据人机交互情感状态确定系统主动对话时机,利用知识图谱作为背景知识信息,主动搜索其在知识图谱中触发的对话实体的多跳邻居集合,从而决定下一步交互内容。针对用户情感消极的话题,通过向外传播法来主动寻找新话题;针对用户情感积极的话题,通过向内聚合法来深入响应当前话题。实验结果表明,该策略在平衡全局对话连贯性和局部话题一致性的同时,提高了系统对话的主动性,为人机主动对话系统的发展提供了新的参考。     

移动计算中断连操作性能的改善方法

在移动计算环境中,如果移动客户机与固定主机的读/写、写/写冲突机率很高,则暂态事务在固定主机上成功提交的概率就很低,大量的暂态事务就会夭折,这将浪费大量的服务器资源和通信资源,降低了整个系统的性能。为了提高暂态事务重提交的成功概率,我们提出按概率提交暂态事务的方法。该方法在冲突频率非常高的场合,能够节省移动客户机的传送开销、减轻固定主机的负担,提高事务的吞吐量。     

移动自组织网络路由协议的节能策略

本文针对移动自组织网绍环境,基于节点能量消耗速度提出了一个新的改进的AODV路由协议。该协议定义了一个有关节点剩余生命期与路由路径跳数的函数,并以该函数值作为路由选择参数进行最优路径的选择,从而使能量充足的节点获得更多参与通信的机会。该协议对网络中节点的能量消耗起到了很好的平衡作用,从而使网络生命期更长。基于NS-2网络模拟器,对该协议与AODV协议进行了模拟实验,实验结果表明。该协议的网络路由负载小,网络运行时间长。     

基于强化学习的机器人认知情感交互模型

为增强机器人的认知情感计算能力,依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法,该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型.首先,依据人际交往心理学理论,模拟人类情感生成过程进行类人情感生成,并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素;其次,利用强化学习的全局统筹特性,建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系,从而对机器人情感生成过程进行建模;然后,将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估,实现模型更新并得到最优情感策略;最后,利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新,并依据6种基本情感状态在空间中的情感值,将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值.主客观对比实验表明,该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性,还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性,进一步提升和谐友好的人机交互关系.     

SiO2气凝胶微圆柱精密车削工艺研究

确定了车削加工SiO₂气凝胶的尖刃单晶金刚石车刀特征参数,并研究了精密车削工艺参数(背吃刀量a、进给量f、主轴转速n)对SiO₂气凝胶部件加工表面质量及精度的影响规律,进一步优化了车削工艺。结果表明,当背吃刀量为20μm、进给量为5μm/r、主轴转速为1200 r/min时可以获得最低的表面粗糙度。基于优化后的工艺对SiO₂气凝胶微圆柱工件进行加工,尺寸误差在±13μm以内,圆柱面粗糙度优于232 nm,端面粗糙度优于184 nm。     

基于区域的车载自组织网络节点分簇算法研究

针对车载自组织网络复杂的应用场景,提出了一种基于区域的网络分簇算法(ZACA)。将道路环境划分为路段区域(Segment)和路口区域(Intersection)分别计算节点的链路连通时间和连接度,并结合区域位置和传统综合权重的WCA分簇算法,实现不同道路模型下簇头的推举和分簇维护。仿真证明该算法能够有效地适应车载网络环境,能提高簇的稳定性、减少分簇开销,具有更高的稳定性。     

结合表示学习与嵌入子空间学习的降维方法

在对样本数据进行降维时,子空间学习模型无法揭示数据结构和处理训练样本外的新样本.提出一种融合表示学习和嵌入子空间学习的降维方法.将低秩表示、加权稀疏表示和低维子空间学习构建到一个统一的框架中,并采用交替优化策略,实现数据表示系数矩阵和数据投影矩阵的同时学习和相互优化,最终达到重建效果最优的降维精度.在3个数据库上的实验...     

数字签名技术在电子商务系统中的应用

随着Internet的快速发展,对电子商务信息安全提出了更高的要求,而数字签名技术在保证数据的完整性、私有性和不可抵赖性方面起着极为重要的作用。本文提出了一种基于公钥加密的数字签名技术。通过这种方式,不仅实现了数字签名,而且还能保证传输数据的机密性,给出了一个用Java语言实现的具体数字签名实验系统。