基于上下文感知与自适应响应融合的相关滤波跟踪算法

针对当前相关滤波跟踪算法在抗背景干扰、响应融合方式以及模型更新策略上的不足,提出一种基于上下文感知与自适应响应融合的相关滤波跟踪算法.通过引入上下文感知技术,提高算法在背景杂波及遮挡等跟踪场景下的鲁棒性;通过研究HOG特征和颜色直方图特征二者响应图和响应值的特点,提出一种自适应响应融合方法,提升融合响应图的可靠性;在模型更新方面,采用了高置信度模型更新策略来减轻传统模型更新策略中模型污染及跟踪漂移的问题.实验结果表明,本文算法在OTB50数据集上达到了74.7%的跟踪精度,跟踪成功率为54.8%,均优于对比的主流相关滤波跟踪算法,并且在背景杂波、光照变化、遮挡、运动模糊等复杂跟踪场景中具有较好的跟踪精度与鲁棒性.     

支持上下文感知计算的网络操作平台研究*

介绍对网络操作品平台的机制、层次结构和数据模型的研究.并简要介绍基于该平台模型实现的应用方案.     

上下文感知的6G无线网络

ICDT深度融合是移动通信演进的重要技术趋势之一,如何实现无线网络和AI技术的深度融合是无线网络中演进的重要课题。基于内生AI（native AI）概念,研究在无线网络中使用AI工具进行无线资源优化。提出了一种上下文感知的6G无线网络架构,并在RRM中引入内生AI工具,形成智能控制器智能化无线资源管理（AI-driven RRM）,完成智能无线资源管理的控制器,在大数据和人工智能的驱动下,实现对无线资源的智能化管理。该部署方案把智能控制器按照功能进行部署,并支持动态的功能伸缩,让其部署独立于基站接入点之外以实现基站硬件成本最小化。     

情景感知的物联网服务推荐方法研究

如何根据用户实时的情景高效地为其推荐最为合适的物联网服务,已经成为当前服务计算与物联网领域亟需解决的关键问题之一。针对这一问题,提出了一种基于情景感知的物联网服务推荐方法。首先基于改进的FolkRank算法生成当前用户可用的物联网服务列表;之后,依据用户当前关键的情景构建用户情景信息模型,根据用户的情景模型从服务列表中筛选出最能满足用户当前情景的物联网服务。实验结果表明,所提出的情景感知的物联网服务推荐方法是可行的与有效的。     

ICAMF-CC：改进的情境感知矩阵分解算法

情境感知推荐系统是当前推荐领域的研究热点,而情境感知矩阵分解算法（CAMF-CC）是当前领域的一种有效模型。针对CAMF-CC算法在推荐时存在的准确度不高的问题,提出了一种改进的情境感知矩阵分解算法（ICAMF-CC）。该算法在原有CAMF-CC算法的基础上,通过融入项目偏置项和情境权重来进行评分预测。其优势在于,一方面,融入了项目本身特性对评分的影响;另一方面,充分考虑了不同情境因素在推荐过程中有着不同的影响力,提高了预测评分的准确度。通过在LDOS-CoMoDa数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确度上优于CAMF-CC算法。     

多子域随机森林在情境感知推荐中的应用研究

情境感知推荐系统通过增加情境信息来提高推荐精度,在实际应用中得到广泛的应用。然而,传统的情境感知推荐方法存在赋予情境因素相同权重,忽略了用户在不同情境下所偏好项目的不同,以及情境因素在推荐过程中所起的影响作用不同的问题。提出一种基于多子域随机森林算法的情境感知推荐方法。该方法对特征重要性按权值大小进行排序,将权值的取值区域分为多个大小相等的子区域,在这些子区域中随机选择特征,构造特征子空间来改进随机森林算法;通过改进的随机森林算法来分解并降低用户、项目和情境的特征维度;使用协同过滤推荐算法来进行冷链物流配载个性化推荐。对LDOS-CoMoDa和Cycle Share两个数据集进行仿真实验,结果表明该方法相比传统方法平均绝对误差减少近10%,有效地提高了推荐系统的预测精度,为情境感知推荐的应用提供借鉴。     

结合深度图像和强度图像的人脸浅浮雕生成算法

针对单纯基于深度图像压缩方法生成的三维浮雕模型容易存在大量噪声,并且易丢失细节的问题,为了生成特征表达准确且具有艺术美感的人脸浅浮雕,提出一种基于三维深度图像和与之对应的二维强度图像的混合人脸浅浮雕的生成算法.首先对三维深度图像的高度场进行压缩生成浮雕基网格;然后提取二维强度图像的灰度信息、梯度信息和显著度信息,并基于显著度信息对基网格的高度场相应地叠加灰度和梯度信息,以保持脸部五官的细节;最后根据显著度信息使用Laplace算子对网格进行光顺处理,使脸部光滑.实验结果表明,与单纯使用基于深度图像压缩方法相比,文中算法生成的浅浮雕模型可以更好地保持五官的细节特征;与基于图像的浮雕生成方法相比,该算法避免了复杂交互操作,可以更好地保持人脸的整体轮廓和形状.     

基于情景感知的智能交通CPS研究

通过分析智能交通信息物理系统(IT-CPS)原理和情景感知技术,提出了一种包含4个部分的情景感知体系架构,研究情景感知技术在智能交通CPS中的应用,建立了包含4个层次的基于情景感知技术的IT-CPS模型,并详细叙述了其工作流程,着重讲述了基于情景信息推理的过程这一核心,最后说明了这种技术的意义。     

基于uSD卡的移动情境数据采集和汇报系统的设计与实现*

提出了一种基于uSD卡的移动情境数据采集和汇报系统。移动设备利用uSD卡与外部传感器节点通信,并将来自于内部和外部的情境数据汇报给远程数据库。提出了一种集中式的情境数据采集汇报调度算法,通过移动设备之间的协作来去除不同移动设备所汇报情境数据间的冗余,并提高情境数据采集的精度。定义了基于XML的传感器数据包描述语言,以克服外部传感器数据包的异构性。设计并实现了连接管理模块,支持在多种通信方式之间的透明动态切换。基于提出的情境数据收集和共享系统设计并实现了混合现实的PacMan游戏,游戏的试运行结果表明,本系统具有较好的实时性和可用性。