基于SIP的矿用应急通信业务系统设计

设计了一种基于SIP的矿用应急通信业务系统,详细介绍了系统架构设计及紧急呼叫、通信终端区域定位、多路对讲和语音广播等业务流程的设计。该系统遵循标准SIP协议及3GPP提出的标准SIP协议扩展框架,实现了具有较高集成度的矿用调度通信与应急通信业务系统,为矿山井下通信联络、安全生产提供了有效的联络手段与通信保障,提高了井下通信系统的综合利用率。     

基于远动系统实现电网地调水调自动化系统的数据通信

针对电网地调水调自动化系统建成过程中小水电厂通道条件差、难以实现水调数据到地调中心站传输这一难题,提出了复用远动系统通道方案,通过数据采集与监控(SCADA)系统远动通道实现水调数据传输,并在浙江丽水水库群调度支持系统中得到实际应用.     

中国水库优化调度的成就与展望

简要分析了目前水库优化调度工作的主要成就与措施,阐述了代表中国水库优化调度技术水平的水电厂水情自动测报系统建设和电网水电调度自动化体系的应用状况.提出了"加强基础理论研究、不断提高水文预报技术水平,加强巨型电站和超大规模梯级电站群的调度管理,建设智能化的水电调度技术支持体系和制定国家相关政策、法规"的建议.     

水调自动化系统信息检索功能的设计与实现

从软件系统设计、信息检索设计、图形界面设计等多个角度说明了信息检索的设计方法,分析了信息检索在水调自动化系统中的应用,以业务应用为目标,协调了软件开发与图形界面的交互设计,阐述了其在水调自动化系统中应用功能的实现方式。     

基于统计特征和马尔可夫特征的图像拼接盲检测

数字图像真实性检测在司法鉴定等领域有着重要的作用.常见的图像拼接篡改会降低图像像素直接的相关性,这可以通过一些统计特征反映出来.采用特征提取-分类的方法,提取矩特征、基于二维相位一致性的统计特征,结合DCT域的马尔可夫特征,利用SVM分类器进行分类,实现了拼接图像的盲检测.实验结果表明,该方法有较好的鉴别准确率,可达91.75%.     

基于多元特征的智能型生物识别模型

随着生物识别技术的不断成熟,各种成形产品和设备不断进入市场,为生物识别手段代替传统的身份鉴别方法提供了基础。基于单一生物特征的识别模型由于过度依赖于一种识别模式,难以抵御针对型的欺骗方式。通过分析人类智能识别的行为,提出了一种基于多元特征的智能型生物识别模型。该模型能够同时捕捉目标的多种生物特征,通过选择可信度最高的识别模式进行组合识别,防止了针对型欺骗;通过引入多特征的交叉索引模型,提高了系统对复杂生物特征的检索效率;通过系统记录的历史数据的参与,实现了一种目标特征变化敏感的识别方式,使系统在某一特征变化大于预设阈值时进行更高精度的生物识别。基于多元特征的生物识别模型增加了系统的欺骗代价,在保证系统的识别精度和效率的同时,降低了系统遭受恶意侵入的风险。     

数据源特性对序列模式挖掘结果的影响

用IBM数据生成工具生成数据考察了客户序列数、平均序列长度、平均事务长度、项目数等数据特性对挖掘结果序列模式个数的影响,得到了单项特性对挖掘结果序列模式个数的影响模型,用以在进行正式挖掘之前,通过数据特性对挖掘结果进行初步判断。     

复杂图像中的车牌定位算法①

针对复杂车辆图片中的车牌定位与分割,充分利用了车牌区域的高频特性和底色特性,提出一种梯度边缘检测与彩色分割相结合的综合性算法,能够对诸多干扰因素影响下的车牌进行精确定位与分割。实验表明该算法准确、可靠。     

基于SVM的人脸检测研究

支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习算法。依据SVM良好识别和泛化能力,实现了一种基于支持向量机的图像人脸识别方法。利用Opencv提取样本类的低层特征,训练具有径向基核函数的SVM分类器,在VS2008和Qt平台下实现识别软件开发。运行结果表明,软件具有良好的图像人脸检测能力。     

基于视觉注意模型VAMAI的敏感图像检测方法

基于内容的敏感图像检测方法是过滤互联网上敏感信息的有效手段。然而,基于全局特征的检测方法误检率偏高,现有的基于BoW（bag-of-visual-words）的检测方法速度较慢。为了快速准确地检测敏感图像,本文提出基于视觉注意模型VAMAI（visual attention model for adult images）的敏感图像检测方法,包括构造面向敏感图像的视觉注意模型VAMAI、基于兴趣区域和SURF（speeded up robust features）的视觉词表算法、全局特征选择及其与BoW的融合三部分。首先,结合显著图模型、肤色分类模型和人脸检测模型,构造VAMAI,用于较准确地提取兴趣区域。然后,基于兴趣区域和SURF构建视觉词表,用于提高基于BoW的检测方法的检测速度与检测精度。最后,比较多种全局特征的性能,从中选择颜色矩,将它与BoW的支持向量机分类结果进行后融合。实验结果表明:VAMAI能够较准确地检测兴趣区域;从检测速度和检测精度两方面显著地提高了敏感图像的检测性能。