基于代理的工作流邦联及子流调用框架

在分析层次工作流建模和工作流执行时互操作研究的基础上,设计了一个基于代理的邦联及子流调用框架,将层次化建模技术、流程互操作技术和异构数据模型映射和转换技术集成在一起,同时提供了异常处理和灾难恢复功能,真正从业务层次上解决了流程协作问题,并在TiPLM2.9上实现了该解决方案.流程实例之间通过代理进行交互,各个流程独立运行在自己的工作流引擎中,实现了松耦合和隔离性,增强了系统健壮性.     

基于先验信息的运动物体分割与跟踪

提出一种基于先验信息的运动物体分割与跟踪算法。该算法假设帧间运动物体颜色直方图和大小等信息是相对不变的,利用动态规划思想最小化当前帧目标物体颜色直方图和大小与已知目标物体颜色直方图和大小信息的差距,从而找到较准确的目标物体轮廓。与梯度向量流算法相比,该算法对初始轮廓的鲁棒性较好,能在复杂的背景中找到物体轮廓。     

基于函数签名的控制流监控方法

针对恶意篡改程序控制流攻击方式,提出一种监控程序控制流完整性的方法。对程序源代码进行扫描,以函数作为识别程序行为的基本粒子,利用函数调用执行的序列信息,建立表现程序原意的行为轨迹模型,利用该模型在运行期监控程序的执行流程。实验结果表明,该方法对篡改控制流的攻击起到了很好的防御作用。     

基于遗传算法的直线光流刚体运动重建

建立一种新的基于直线光流场从单目图像序列恢复刚体运动和结构的模型,推导出直线光流场与刚体的运动参数之间的关系,用2个二阶线性微分方程表达这种关系,并提出一种求解刚体运动参数的遗传算法,只需要获得图像平面的2条直线光流即可求解刚体的旋转参数,并用合成图像测试了该算法的有效性。     

一种风力发电机组机舱风速修正方法

风力发电机组叶轮后风速因受到叶轮遮挡,以及湍流、尾流等因素的影响,机舱风速仪测得的风速不足以准确反映风力发电机组的功率特性.为此,提出了一种风力发电机组机舱风速修正方法.该方法首先基于风力发电机组的控制策略对机舱风速进行分段,然后通过机舱风速与来流风速的相关性分析,确定拟合函数的类型,最后利用最小二乘法分段拟合得到试验机型机舱风速与来流风速的修正函数.通过实例验证表明:修正之后的风速误差更小,具有一定的实用性.     

一种数字式DC270V过流保护器的设计

在航空直流供配电领域,高压DC270V电源作为一种新的电能形式得到逐步应用.不同于传统的DC28V系统,高压直流系统无法通过传统断路器的双金属片结构实现线路的过流保护.基于此,提出了一种新的数字式DC270V线路过流保护的方法,实现了电流保护值可调、保护曲线可调的反时限过流保护功能和电流保护值可调、保护时间可调的定时限过流保护功能,并研制出样机.实验结果表明:该样机有效地实现了限定条件下的反时限过流保护和定时限过流保护功能,并且具有良好的使用界面.     

基于联合矩阵分解的话题发现与追踪模型

在文本流数据中,文本文档以流的形式源源不断地进入系统,数据量大和数据更新速度快给文本流话题发现与追踪提出了严峻的挑战。为了应对上述困难,本文提出了一种基于联合矩阵分解的话题发现与追踪模型。为了有效地处理海量数据,将流数据按照时间戳划分为数据块;为了能在数据的快速变化中追踪到话题的演化,将当前时刻的话题分布表示为前一时刻话题分布的线性演化。本文采用联合矩阵分解技术将当前的数据块分别表示为当前的话题分布和前一时刻的话题分布两种形式,通过同时分解两个矩阵得到当前的话题分布。在优化求解过程中,通过Karush-Kuhn-Tucker条件分析得到参数的更新策略,并给出相应的求解算法。Yahoo数据集对比实验表明,本文提出的话题发现算法能更好的发现文本流中蕴含的话题分布情况,并且可以随着时间的推移对话题的演化进行追踪。     

一种“ia”级新型本质安全型电源设计

针对煤矿井下矿用电源工作环境,设计了一种"ia"级新型本质安全型电源。该电源采用全封闭式AC-DC模块,无需专门的隔爆外壳,且具有两重过压保护电路和三重过流保护电路。实验结果表明,该电源在无故障、1个计数故障及2个计数故障情况下发生负载短路时,均没有出现火花,实现了本质安全性能。     

基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测

视频帧率上转是视频时域篡改的一种常见篡改手段,它通过周期性地在两个视频帧中间插入中间帧的方式,实现将视频由低帧率转换到高帧率的目标.本文提出了一种基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测算法,首先将视频转为帧图像序列,然后采用Horn-Schunck光流法计算每帧图像每个像素点的光流矢量,并计算相邻帧图像光流的变化率.最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析,根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改.实验表明,算法不仅能够准确识别待测视频是否经过帧率上转篡改,并且提高了视频压缩的鲁棒性能,具有一定的实际应用价值.     

面向多种场景的视频对象自动分割算法

针对当前应用于视频对象分割的图割方法容易在复杂环境、镜头移动、光照不稳定等场景下鲁棒性不佳的问题,提出了结合光流和图割的视频对象分割算法.主要思路是通过分析前景对象的运动信息,得到单帧图像上前景区域的先验知识,从而改善分割结果.论文首先通过光流场采集视频中动作信息,并提取出前景对象先验区域,然后结合前景和背景先验区域建立图割模型,实现前景对象分割.最后为提高算法在不同场景下的鲁棒性,本文改进了传统的测地显著性模型,并基于视频本征的时域平滑性,提出了基于混合高斯模型的动态位置模型优化机制.在两个标准数据集上的实验结果表明,所提算法与当前其他视频对象分割算法相比,降低了分割结果的错误率,有效提高了在多种场景下的鲁棒性.