一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法

为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性.     

Particle Size Estimation Based on Edge Density

Given image sequences of closely packed particles, the underlying aim is to estimate diameters without explicit segmentation. In a way, this is similar to the task of counting objects without directly counting them. Such calculations may, for example, be useful）Cast estimation of particle size in different application areas. The topic is that of estimating average size （=average diameter） of packed particles, from formulas involving edge density, and the edges from moment-based thresholding are used. An average shape factor is involved in the calculations, obtained for some frames from crude partial segmentation. Measurement results from about 80frames have been analyzed.     

健康测试仪中液晶显示的设计和实现

介绍健康测试仪中的液晶显示技术。给出了该测试仪中液晶显示器的设计、液晶驱动芯片的选择、与控制器的硬件接口和部分驱动子程序。     

基于改进粒子群算法的机械结构优化设计

针对粒子群算法在寻优过程中存在的容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,结合粒子在实际寻找食物的过程中,大部分可以飞到其预期的最佳位置,而少数粒子由于受不确定因素影响,发生飞行偏离,本文提出了一种改进粒子群算法。算法中的模拟不确定因素干扰操作,能够有效避免群体过度集中现象,有效增加了种群的多样性。典型复杂机械优化设计的仿真结果表明,该改进算法能够快速、有效地进行全局搜索。     

幅值比约束下稀布阵的旁瓣抑制混合算法

针对非均匀稀布圆环阵的旁瓣抑制问题提出了一种基于粒子群算法和二阶锥规划算法的混合算法。该混合算法结合两种算法的优势,将粒子群算法作为全局搜索器进行阵元位置的优化,二阶锥规划算法作为局部搜索器进行阵元权值的优化,能够获取较低的峰值旁瓣电平。该算法同时引入相邻阵元最小间距的约束,优化了算法的搜索空间,提高了寻优效率。最后,考虑到阵列天线系统的可实现性,给出了动态幅值比约束下的混合算法。与粒子群算法和参考文献方法的对比实验结果表明:本文算法可进一步降低稀布圆环阵的旁瓣电平,仿真数据验证了算法的有效性和天线系统的可实现性。     

浅析软件测试管理

现阶段软件产品的应用领域越来越广,软件的质量越来越得到人们的重视,软件测试是保证软件质量的重要环节,更好的规划和管理软件测试工作,提高测试效率是测试人员的首要任务.本文浅析了现阶段软件测试管理的方法和理论.     

存储测试系统的USB接口设计

针对存储测试系统的高速数据传输需求,设计了以单片机和FT245R为核心器件的USB接口电路,替代了传统的并行／串行接口。设计的USB接口支持USB2．0协议,具有体积小、通用性好、操作简单、使用方便等特点,数据传输率达到1MB／s,满足了存储测试系统的数据传输率要求。     

粒子群算法优化神经网络结构的研究

针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法（DePSO）和二进制粒子群优化算法（BiPSO）,同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。     

一种改进的IMMPF目标跟踪算法

对多运动模型的目标进行跟踪,通常采用传统的交互式多模型粒子滤波算法。但是,该算法存在一些缺陷和不足。为此,提出了一种新的基于变速率模型和遗传算法的IMMPF目标跟踪算法。针对IMMPF算法对目标进行跟踪时可能出现的未知可变转弯速率,采用了一种更恰当的可变速率目标模型;对于IMMPF算法中的粒子多样性丧失问题,则将进化理论中的遗传算法引入到目标跟踪算法中,对采样进行优化,增加了采样粒子的多样性,使采样向后验分布取值较大的区域移动。仿真结果表明,提出的算法能更好的适应目标的机动运动,同时明显减少所需的采样数,取得了更好的跟踪性能。     

全数字电液伺服新型万能材料试验机的研制

论述了高能效、高精度、低成本和低油质手动／自动双控全数字伺服新型万能试验机的研发理念。采用四立柱可调框架结构、活塞深置调心装置、变流量技术、无泄漏技术和全数字多通道闭环测控系统等新技术。经用户使用证明,该机造型新颖、结构紧凑、试验空间可调、操作极为便捷。该机已实现高新技术成果转化,成为适销对路的试验机换代产品。