改进STC和SURF特征联合优化的目标跟踪算法

针对传统时空上下文目标跟踪(STC)算法中目标窗口不能适应目标尺度变化,导致对目标针对性不强等问题,提出改进STC和SURF特征联合优化的目标跟踪算法(STC-SURF)。首先利用加速稳健(SURF)特征算法对相邻的2帧图像提取特征点并进行匹配,再通过随机抽样一致(RANSAC)算法消除误匹配,提高匹配精度。进而根据2帧图像中匹配特征点的变化对目标窗口进行调整。最终对STC算法中模型的更新方式进行优化以提高跟踪结果的准确性。实验结果表明,STC-SURF算法能够适应目标尺度变化,并且其目标跟踪成功率优于TLD算法和传统STC算法的。     

基于蚁群策略的无线传感器网络能耗均衡分簇算法

在多跳路由中簇头选择控制因子单一的问题将缩短整个无线传感器网络的生存周期。为此,以剩余能量、节点度和连接距离为依据构造适应度函数,根据簇头评估函数值来保证簇头的最优选择。同时加入适应度因子和剩余能量权衡因子优化蚁群算法,有效控制完整路径中信息素的增减量,以此应用到数据在簇头间的多跳传输,保护了低能量的簇头,有利于各节点能耗趋于平均值,使网络可以更加持久地监测和传输数据。与LEACH和HEED算法相比,本文算法在能耗均衡、生存周期延长方面更加有效。     

版纳甜龙竹蛀粉扫描电镜观测及主成分分析

通过扫描电镜和化学方法对蛀粉进行观察和成分分析,结果表明:蛀粉是由占80%以上、粒径在15～20μm以下的片状颗粒和片状碎屑构成的竹纤维粉末,含纤维素52.7%、半纤维素17.1%、木质素26.6%。