基于GPS/DR的GPS滞后时间自适应检测算法

针对GPS输出信息的随机延迟特性,基于航位推算(DR)系统惯性器件的实时性与短时高精度,提出了航向差和速度自适应GPS滞后时间检测方法,在此基础上,对GPS和DR数据进行数据对准,提出了自适应GPS滞后时间处理算法。在GPS/DR实际系统中的应用结果表明,本算法能够准确检测出GPS的滞后时间,提高车辆的定位精度。     

抗几何失真的视频Hashing算法研究

文中提出了一种基于视频灰度直方图形状的Hashing算法,能有效抵抗各种常见的几何失真和视频处理操作.算法的鲁棒性原理如下:1)由于直方图的形状与像素位置无关,故基于直方图的视频Hashing算法能有效抵抗各种常见的几何攻击;2)由于在计算Hashing前对视频帧进行了平滑预处理,故算法对加噪攻击、模糊滤波、有损压缩等处理操作有很好的鲁棒性;3)由于计算Hashing前在时间轴上进行了低通滤波预处理,故算法能抵抗帧率变化、帧丢失等时域同步攻击.实验结果表明,所提出的Hashing算法有良好的唯一性和鲁棒性能.     

应用于多旋翼MAVs的姿态测量系统

应用一个三轴加速度计、三个单轴角速率陀螺和一个三轴磁强计等微机械惯性传感器,设计廉价轻量姿态测量系统,研究了姿态角推算算法。在以往的姿态测量系统中,陀螺偏差和动加速度的影响限制其应用。将角速度陀螺的误差作为状态量导入到系统,动加速度作为噪音项导入到观测方程中,然后利用扩展卡尔曼滤波器来构成姿态估计算法来降低误差。实际飞行中对比商用高精度传感器和多次室外飞行测试表明,设计的系统能够应于旋翼MAVs。     

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中的应用

设计了基于微电子机械系统(Microelectro mechanical system,MEMS)惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程。基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验。测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在±1°左右。     

运动目标检测与跟踪的DSP实现

研究了运动目标检测与跟踪的DSP（DigitalSignalProcessor）实现算法,以形心跟踪算法为整个处理系统的核心。采用目标形心跟踪算法,通过目标分割阶段的目标标记,如目标面积、周长、形心位置等信息的提取建立目标跟踪波门,实现目标的连续跟踪,并将此算法移植到sEED—VPM642硬件平台,实验结果表明能够达到预定目标。此外,为了克服形心算法的准确性和实时性缺陷,采用粒子滤波对算法进行必要的扩展,从MATLAB的仿真结果看,除个别采样点存在误差较大的情况,真实值曲线与粒子滤波跟踪曲线拟合较好。     

基于扩展卡尔曼滤波的测量系统数据分析

为消除误差和随机干扰对测量数据的影响。利用扩展卡尔曼滤波算法对测量数据进行处理,并提出基于扩展卡尔曼滤波算法的不可信点判断方法对测量数据进行野值剔除。两种方法结合运用,可以在保留数据特征的基础上,提高数据的精度,更好地反映测量目标的性能。     

基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测

实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。     

基于聚类分析的新书推荐

针对大多数图书馆管理系统中的个性化服务中的新书推荐只是定时将新到馆的图书罗列出来让读者浏览进行推荐,推荐效果差的问题。本文在比较三大常用的推荐技术的优缺点后,采用基于聚类分析的推荐算法推荐新书,并具体给出实现的方法。     

众筹项目推荐:面向隐式反馈的深度学习协同过滤

目前,在推荐系统研究中,用户的隐式反馈,以及极度稀疏的数据,已成为影响协同过滤推荐效果的主要问题.针对这一现象,本文提出了深度学习协同过滤算法,先利用卷积神经网络,对用户-项目矩阵的隐层特征进行学习,再结合协同过滤,对用户-项目的交互信息进行建模,并将两种特征融合预测推荐列表.以众筹平台的数据为实验对象,比较模型中各参数对推荐效果的影响,并设计与基线方法的对比实验.实验结果表明:均匀采集负反馈,并在一定卷积层数的网络中,数据稀疏度越高,效果越好;对比基线方法,本文提出的算法在公开数据集(Yahoo!Movie)上取得了最好的推荐结果.本文提出的算法有助于提高众筹平台的融资成功率,同时也丰富了推荐系统的研究体系.     

基于语义识别的不良倾向性信息过滤系统的设计与实现

文章基于自然语言理解和神经网络技术,通过对实际应用的分析,建立了三个领域知识的规则库,设计了一个针对BBS站点的过滤系统原型,实现了对网络上某一特定内容信息的过滤和监控功能,达到了较好的实用效果。