基于双树复Shearlet变换与改进PCNN的图像融合算法

为了克服双树复小波变换(dual tree complex wavelet transform,DTCWT)在图像融合中对方向选择性较差,难以很好地反映源图像的细节信息等不足,提出了一种新的双树复剪切波变换(dual-tree complex shearlet transform,DTCST)与自适应双通道脉冲耦合神经网络(adaptive dual-channel pulse coupled neural network,ADCPCNN)的图像融合方案。首先,利用形态学对源图像处理,对图像进行增强。再利用DTCST方法对增强图像完成分解,获得相应的低频、高频系数。然后,对于低频系数,定义了一种新的基于稀疏表示(sparse representation,SR)的融合规则。对于高频系数,利用边缘能量作为ADCPCNN外部输入,定义了一种ADCPCNN融合规则。最后,基于逆DTCST机制,输出融合图像。实验表明,与当前常用的图像融合方法比较,算法具有更高的融合视觉质量,所输出的图像更加清晰,较好保持了源图像的细节与纹理。     

一种智能化主动消防系统的研究

随着人们日常生活用电量的不断增加,各类火灾事故频发,这对消防设备的自动化和智能化程度提出了更高的要求。然而国内外市场中仍缺少能够精准灭火的全自动智能消防系统。为此,文章构建一个智能化主动消防系统,该系统分为三大部分：主动探测系统、消防机器人和信息调度平台。主动探测系统用于监测环境数据进而做出火警预判;消防机器人负责完成自主路径规划、火源定位和精准灭火的功能;信息调度平台实现对系统的监控、火灾实时报警、信息处理和机器人调度。     

便携式WiFi探针的人员溯源追踪器设计

针对在人群密集区域人员管控追踪搜查问题,设计一款基于WiFi探针的便携式追踪器。首先,选用两块ESP8266芯片进行硬件电路设计。其次,通过对ESP8266芯片软件编码,可以捕获手机发出的802.11探针包,且可以进行WiFi联网传输。再次,通过解析探针包可获得手机的MAC地址以及信号强度。最后,将采集的探针数据RSSI转换为距离,即可实时获得目标用户的方圆位置,追踪器可以判断一定范围内是否存在目标人物。此外,追踪器搭配蓝牙、WiFi、GPRS等通信模块可以将探测到的数据发送至用户手机或者远程服务器。WiFi探针追踪器硬件成本低且使用简单,可以较好地应用于人员追踪溯源领域。