基于.net技术的实验室排课系统设计与实现

针对我院实验中心长期以来都采用手工排课效率低、易出错等一系列问题,采用当前流行的B/S三层体系结构,将Visual C#.net和SQL Server数据库技术相结合,运用可视化方法,设计实现了实验室排课系统。该系统的运行使实验中心排课工作更加规范而高效,该系统运行成本低、管理简单,具有广阔的应用前景。     

一种基于杂波稀疏度改进的杂波密度估计方法

在实际跟踪环境中,杂波测量空间分布特性往往是未知时变的,杂波密度通常被用来描述杂波测量的空间分布特性,是决定多目标自动跟踪性能的核心环境要素。现有的空间稀疏度的杂波密度估计方法(Spatial Clutter Measurement Density Estimator, SCMDE)在多目标自动跟踪场景下的杂波密度估计偏差急剧增大。针对以上问题,提出了一种基于SCMDE改进的杂波自适应估计方法,通过计算以待估点为中心的超球体内测量来源于杂波的概率估计超球体内真实的杂波个数,消除超球体内目标测量带来杂波密度估计偏差,从而提升复杂环境下多目标自动跟踪的航迹管理性能。     

嵌入式技术在高校资料室门禁系统中的应用

着重描述了采用S3C44BOX嵌入式微处理器开发高校资料室门禁系统的过程和思路。给出了系统的硬件构成、人机接口设计以及软件设计流程。实验表明该系统便于实现、成本低、易于移植,具有良好的通用性、扩展性,应用前景广阔。     

基于．NET的医药物流配送中心管理信息系统设计

我国迫切需要建立符合医药生产要求、配送安全要求,可靠性高并且能灵活适应医药市场环境变化的医药物流配送中心,并设计与之相匹配的管理信息系统。在基于微软大力推广的以Web服务为核心的．NET架构上,实现第三方医药物流配送中心管理信息系统设计。     

基于深度强化学习的多目标跟踪技术研究

在随机有限集多目标跟踪过程中,由于跟踪问题的复杂性,会耗费大量的计算成本,特别是在目标和杂波密集的复杂情况中,计算成本呈指数增长。随机有限集中通常采用的分配算法——例如Murty算法的时间复杂度为滤波器生成的代价矩阵规模的三次方。为了减少跟踪耗时,结合组合优化的思想,将代价矩阵重定义为二分图,采用了一种基于深度强化学习的二分图匹配算法,取代传统随机有限集中的分配算法,并通过仿真实验验证了所提方法的可行性。实验表明,所提方法在保证跟踪性能的前提下减少了跟踪耗时,提升了跟踪实时性。     

高校实验室智能门禁系统的分析与设计

针对高校实验室采用机械门锁造成的管理不便及安全性不高等问题,采用嵌入式技术开发设计了高校实验室智能门禁系统。该系统将实验室用户信息及实验室安排通过以太网接口从上位机PC下载到本地存储器上,各类权限的用户只能在系统规定的相应时间内出入实验室,系统还可根据实验安排实现实验室准时自动开关门、超时智能报警等功能。实验表明,该系统实用性强、成本低、安全可靠、易于移植,具有广阔的应用前景。     

复杂环境下针对遮挡目标的鲁棒自动跟踪方法

针对目标漏检、密集杂波干扰下的遮挡目标自动跟踪问题,提出了一种基于多帧数据关联的改进综合航迹分裂(Enhanced Integrated Track Splitting, EITS)方法。在现有ITS方法的基础上,所提方法对目标存在状态进行细分描述,额外考虑了目标存在但无法被观测的可能性,构建基于一阶马尔科夫链的目标存在三状态时域演变模型,并基于该模型重新推导了目标混合状态预测与更新过程,同时,利用实时计算的目标存在概率对大量身份未知的航迹进行自动管理。仿真实验结果表明,相比现有方法,EITS明显提升了对遮挡目标航迹维持的鲁棒性。     

重拖尾海杂波下基于MCSEAPHD目标跟踪算法

针对重拖尾海杂波下的对海探测问题，提出了一种基于多帧杂波稀疏度估计和幅值辅助概率假设密度的海面目标跟踪算法。首先，提出重拖尾海杂波下的多帧杂波稀疏度估计技术，利用高斯混合后验强度和多帧杂波累积剔除源自幸存目标和新生目标的测量，实时估计空间分布未知且时变的重拖尾海杂波密度；然后，将杂波密度估计参数传递到跟踪器中，并建立带幅值的量测似然函数，在概率假设密度算法框架下进行状态更新，并将更新后的高斯混合后验强度用于下一帧的杂波密度与目标状态估计；最后，进行了仿真试验，仿真结果验证了所提算法的有效性。