基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。     

基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法

基于长期演进（LTE）的车辆到一切（LTE-V2X）标准沿用LTE标准的帧格式,并采用块状导频辅助的单载波频分多址（SC-FDMA）系统完成信道估计。然而,由于V2X信道的时变特性,接收机信道估计面对巨大的技术挑战。因此,设计了一种基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法。针对导频符号处的噪声问题,在最小二乘（LS）方法基础上,采用了自适应长度的滑动窗口滤波进行降噪处理,从而保证导频符号处的信道估计精度。另外,根据多普勒频移大小,设计了自适应阶次的多项式拟合方法来跟踪数据符号处的信道变化。仿真结果表明,所提方法在LS方法的基础上有良好的去噪效果,在低速移动情况下的估计精度介于LS方法和线性最小均方误差（LMMSE）方法之间,而该方法在高速移动条件下能更好地拟合信道的时变特性,且性能上超过了LMMSE方法结合线性插值的信道估计方法。以上结果说明,所提方法相对于对比方法具有更好的自适应性,适用于不同的信道噪声和终端移动速度下的LTE-V2X通信场景。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

上海地区污水源热泵制冷工况实验研究

城市污水具有温度相对恒定,冬暖夏凉的特点,是一种优良的低温热源,与热泵结合具有很好的节能前景.搭建了热泵实验平台,并以上海市某污水厂的二级出水为热源,研究了污水源侧流量、用户侧流量、进口温度对制冷工况下系统性能系数的影响;基于实验数据,对系统的性能系数进行拟合,并与实际结果进行了验证.研究结果表明,系统性能系数随用户侧进口温度的增加而缓慢增加;随污水源侧流量、用户侧流量的增加而明显增加;系统性能系数的拟合结果可以较好地反映系统的实际运行工况,平均误差仅为3.35%.     

办公建筑中空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响

室外PM2.5可通过新风及围护结构缝隙渗透至室内,室外PM2.5较高时尤为明显,结果导致室内空气中的PM2.5浓度上升。为了研究空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响,在2015年夏季对重庆某办公建筑中采用不同空调形式的室内外PM2.5浓度进行了实测。实测结果发现：集中式空调、分体式空调和非空调房间室内外PM2.5浓度比变化范围分别为0.59～0.76、0.47～0.76、0.71～0.91。室内外PM2.5浓度相关性系数的排序为：集中式空调环境（0.94）> 非空调环境（0.92）> 分体式空调环境（0.77）,研究结果表明,办公建筑的空调形式,对室内外PM2.5浓度的相关性有影响。     

地球敏感器成像仿真与检测方法

针对地球敏感器的设计与仿真需求,研究了地球椭球成像、大气轮廓、晨昏线及背景星空成像,实现了高精度地球敏感器成像仿真;并在此基础上比较实验了圆拟合、椭圆拟合等不同地球边界拟合及地心检测算法的性能,根据系统在轨运行特点,提出了分步地球图像检测算法.一方面克服单纯圆拟合方法带来的地球扁率误差,另一方面利用轨道先验知识克服椭圆拟合过程中的长轴不稳定性.仿真实验证明,该方法有效地提高了敏感器检测精度及系统鲁棒性,并且时间复杂度低,满足在轨要求,能够有效促进各型地球敏感器的性能提升.     

面向复杂形面匹配的边界特征提取方法

针对车身封闭件装配过程中的匹配优化问题,提出一种面向复杂形面匹配的边界特征提取方法.对匹配边界特点进行分析,确定边界点的提取信息、采样间距大小及其搜索邻域.对采样后的点云数据,建立k-d树进行索引.对采样点在搜索邻域内的邻近点建立最小二乘微切平面,利用投影到微切平面局部坐标系内的邻近点分布特性,判断边界特征点及其匹配特征.案例分析验证了该方法在处理复杂形面匹配边界特征点提取时的有效性,在不影响匹配效果的前提下,本文方法可显著提高复杂形面边界特征的提取效率.     

模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。     

合肥地铁深基坑开挖对临近建筑物沉降的影响分析

城市地铁建设常位于建筑物众多的城区,为避免影响周边建筑物的安全,必须严格控制因基坑开挖引起的建筑物沉降。本文通过对合肥地铁二号线潜山路站周边建筑物沉降量的监测值进行分析,并结合数据拟合的曲线,探讨了基坑开挖过程中建筑物沉降的一般规律,为以后的施工和将来的地铁建设提供指导和建议。     

三边形桅杆风荷载谱模型试验研究

对三边形格构式桅杆进行了均匀流和两种紊流下的高频测力天平风洞试验,得到了顺风向、横风向和扭转向的气动力系数以及脉动风荷载谱。采用基于风速谱的数学模型对顺风向脉动风荷载谱进行拟合,验证了该经验公式在不同流场下的适用性。根据试验所得横风向和扭转向脉动风荷载功率谱曲线的特点,建立由紊流激励和旋涡脱落激励两部分组成的谱函数数学模型,最小二乘法拟合结果与风洞试验结果吻合良好。横风向脉动风荷载谱以紊流激励为主,紊流强度15%时旋涡脱落激励贡献仅占10%,扭转向脉动风荷载谱中旋涡脱落激励贡献明显增大,达到40%。