基于F2812高精度抗震动电子天平系统设计

采用F2812作为主控制器,对高精度、低成本、抗震动的电子天平系统进行设计。利用F2812高速运算能力,对AD转换后的称重数据进行数字滤波,通过程序判断有无加卸载称重样品,对滑动平均滤波算法进行改进,不仅提高了电子天平的称重精度,又加快了称重速度。为使其能在地表震动、温度变化频繁等恶劣环境中稳定工作,对电子天平增加了震动和温度补偿,改善了称重系统的动态稳定性。基于VC++开发了电子天平上位机监控软件,方便工作人员在主控室中对电子天平实时称重信息进行监测、补偿模式进行远程控制和查询历史数据。     

分子筛催化剂波面移动床传热特性研究

采用粉粒体传热的两区模型和微元体能量平衡理论 ,研究和分析了不同颗粒粒径的分子筛催化剂对波面移动床换热器各传热系数的影响。实验结果表明 :分子筛催化剂颗粒粒径的大小对壁面传热系数和总传热系数影响大 ,而对中央区的传热系数无影响。     

连续移动床炼焦新工艺

本文论述了目前国内外连续移动床炼焦新技术的工艺原理，介绍了国外连续移动床炼焦新技术的工艺流程及特性，并对连续移动床炼焦新技术的经济技术指标和焦炭特性进行了评述。     

基于背景和帧间差分法的运动目标提取

在自动人脸识别系统中,人体目标的检测是该系统识别人脸的前期关键步骤之一。为了能快速准确地检测出运动的人体目标,提出了背景差分法和帧间差分法相结合的运动目标提取检测方法。针对视频中的背景因镜头摆动或物体的移入/移出而有所变动,给出了几种提取背景的方法,比较各种方法后决定采用中值法快速地进行背景建模,随后采用自适应背景更新,结合两种差分法检测运动目标。通过实验验证了本文算法的有效性。     

一种基于D-S 和ARIMA 的多模型软测量方法

针对传统软测量方法存在的预测性能差、融合能力低等缺点, 提出一种基于证据理论(D-S) 合成规则和差分自回归滑动平均(ARIMA) 模型的多模型软测量方法. 首先利用自适应模糊核聚类方法和最小二乘支持向量机建立多个子模型; 然后利用D-S 合成规则构造的概率分配函数作为权值因子, 对子模型输出进行融合以得到多模型的输出; 最后结合ARIMA 模型对静态多模型输出进行动态校正. 仿真研究与工业应用的结果表明, 所提出的方法具有良好的预测性能和融合能力.

     

采用截面流量统计的高密度人群行人计数

利用摄像头实现行人计数在智能视频监控领域有着重要的价值,但是行人互相遮挡、噪声、摄像机透视效果和图像背景等问题影响了人群计数的准确性.针对高密度人群场景的行人计数准确率的问题,提出了基于截面流量统计的行人计数方法,该方法基于梯度运动历史图像检测前景,并用有效运动图像改进了基于特征提取的行人计数方法,结合运动速度提取方法实现了行人计数.实验结果表明,提出的计数方法在高密度人群场景中具有较高的准确率和实时性,是一种针对高密度人群有效的行人计数方法.     

一种道路车辆监控视频中的关键帧提取方法

针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题,在运动对象检测的基础上,提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子,结合Ada Boost训练分类器,实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列,选择满足监控分析需求(车牌清晰度高,能判断车型)的若干帧作为正样本,其他不满足监控分析需求的作为负样本,提取样本图像的面积特征和积分通道特征,利用Ada Boost方法训练得到一个分类器,使用Ada Boost分类器对测试样本进行分类,根据打分规则提取关键帧。实验结果表明,该方法能提取运动车辆从进入到离开监控区域的序列图像帧中最清晰的图像,实现道路车辆监控视频分析数据的有效压缩。     

基于自回归滑动平均的网络数据流量预测模型

在无线网络中,对入侵攻击的准确和迅速的检测是关系到无线网络安全的重要问题。各种入侵攻击可以由其导致的网络流量的变化来检测。针对网络流量复杂的非线性以及混沌性,结合网络流量的时间序列特性,提出了一种基于自回归滑动平均(ARMA)的网络数据流量预测模型。该模型利用第三方检测系统,不需要耗费网络资源,能够迅速和准确地预测网络流量。采用从16个信道分析器获得的数据流量测量值对模型进行了初始化。仿真实验结果表明,文中提出的模型能够有效地检测网络入侵攻击,提高了整个网络的性能,延长了网络的寿命。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

基于区域特征分析的层级有序码书目标检测算法

针对原码书算法在检测中码字匹配效率低以及在复杂背景下检测精确度差的问题, 提出了一种基于区域特征分析的层级有序码书目标检测新算法。首先, 利用一种新颖的“码书—码章—码字”三级结构用以精确划分码书, 在优化了码字参数之后, 将码字按访问频度进行排序并组织成定长列表。实验数据表明, 该优化策略显著地提高了算法的实时性。其次, 提出一种基于局部方向模式的运动边缘标记法, 较好地克服了噪声的影响, 并准确而完整地获取了运动物体的边缘信息。最后, 将运动边缘轮廓区域与码书区域融合, 得到了准确的运动目标。算法在时间域和空间域构建了一个能精确反映运动目标本质属性的立体模型, 经实验验证, 本算法在有随机噪声及光照变化影响的场景中, 仍有较高的识别率和较好的鲁棒性。