多特征自适应融合的运动目标阴影检测方法

为去除运动目标检测中阴影造成的误检漏检问题,提出一种基于多特征自适应融合的运动目标阴影检测方法.目标特征的相似度构造目标的多特征描述,利用线性加权将多个特征集成在阴影检测方法中,具体利用目标的YUV颜色空间的亮度色调特征与梯度纹理特征等实现多特征自适应融合的阴影检测.实验表明,该方法阴影检测的有效率在85.3%以上,并且能很好地满足实时场景要求,为后续交通参数的提取等工作奠定良好的基础.     

基于记录重播的嵌入式系统死锁检测方法

针对嵌入式系统死锁缺陷问题,提出了一种基于Lamport clock插桩记录的嵌入式系统死锁检测方法——LPM(Lamport clock Pile Record Deadlock Detection Method)。首先利用Lamport clock对嵌入式程序线程关系、资源依赖关系进行记录,然后离线提取日志记录信息,获取资源图并进行死锁检测。仿真实验表明,与经典的插桩机制相比,该方法可有效降低插桩开销并能准确检测出死锁。     

基于高斯混合模型的人群异常检测

近年来,公众场所安全问题得到了广泛关注,视频监控下的人群异常检测成为智能监控的研究热点。现实场景中的人群异常检测具有容易受到光照亮度变化影响、可能存在大量遮挡以及人群密度大等研究难点。提出一种基于高斯混合模型的人群异常检测方法,能有效应用于复杂的室外场景。首先通过预处理阶段求得视频帧的感兴趣区域（ROI）,再在感兴趣区域中计算人群光流,并在此基础上融合SIFT特征,利用图像分块提取特征。对不同分块建立对应的高斯混合模型,进而用模型判断特征点是否属于异常事件。实验结果证明,该方法对于UMN数据库中人群的四散奔跑以及UCSD数据库中人行横道上出现汽车和自行车等异常事件有较高的识别率。     

一种基于多特征融合的俯视行人检测与跟踪方法

针对俯视的行人,提出一种基于俯视行人特征、矩形分块特征、颜色均匀特征等多特征融合的行人检测和跟踪方法。该方法主要由4个部分组成：运动检测、目标识别、目标跟踪建模、目标跟踪。系统在整张图像上用检测窗遍历扫描的方式检测是否含有人头目标,每次移动都是在原图像的一个采样,将所有候选目标都依次检测,保留目标图像;同时,对检测到的目标重新建模以便后续跟踪;最终利用MeanShift算法跟踪检测到的目标。实验表明：该算法精度高、速度快,能有效避免漏检、误检等情况,可以很好地适应复杂场景下的行人检测     

基于超图卷积结合底层特征学习的多模态融合方法

多模态数据融合是针对单模态数据信息表达不充分而形成的一种数据处理方法,有利于更深层地挖掘和利用数据。然而,现存的多模态数据融合方法缺乏多模态数据之间复杂相关性的表示和处理。在数据相关性建模方面,超图能够很好地表示复杂数据之间的高阶关系,但容易覆盖底层特征。因此,该文提出一种基于超图卷积并结合底层特征学习的多模态融合方法。该方法首先根据多模态数据构造多模态超图,利用超图卷积获得节点高层特征表示,然后自适应学习节点底层特征权重,保留底层信息,最后将高层信息和底层信息融合,进行节点分类。通过物体识别实验,验证了底层特征的重要性。同时,在结构体健康监测的实际场景中,该方法能够很好地融合震电磁三场数据进行损伤等级判定。     

多级Sigmoid神经网络在本科教学评价中的应用

为了解决高校教师教学质量评价不全面、主观性过强等问题,提出了采用多级Sigmoid神经网络评价本科教学效果的方法.首先采用主成分分析从原始指标特征中提取有效信息,极大地减少了指标之间的相关性;其次,再通过建立类似于大脑神经突触信息神经网络处理模型,实现对本科教学效果的自动评价.实验结果表明,相对于其他评价方法,该方法具有更好的泛化性能,能提高本科教学的评价效果.     

基于形态小波的带钢表面缺陷检测算法研究

低对比度的带钢表面缺陷图像具有特殊形态,形态滤波算法能较好地保留缺陷形状,但使用该算法会导致大量的特征信息丢失,识别率低。针对该问题,提出基于形态小波的检测算法。实验表明,该算法可较为完整地保留形状和特征信息,提高了识别率。     

基于Android的手机号码归属地查询系统的设计与实现

在Android开发中利用Web Service功能可设计并实现手机号码归属地查询系统,该系统通过Web Service远程调用来获取数据,并将获得的信息用嵌入式数据库SQLite本地持久化。该系统不但实现来去电号码归属地信息显示、手动查询,还能为通话记录和联系人信息加入归属地信息。     

基于显著对象的贝叶斯多目标检测方法

针对多目标图像检测存在的误检问题,结合低层特征和中层提示,提出了一个新的基于显著对象的贝叶斯框架下的多目标检测方法。该方法首先用上下文感知显著检测方法获取图像的低层特征信息,然后用Ncut图像分割取得图像的显著中层信息提示,即多目标的类别标签信息,根据低层和中层信息提示来计算先验显著图,最后使用贝叶斯方法计算获得图像的后验显著图。实验结果表明,该方法提高了显著对象检测精度,并且可以较好地解决多目标检测误检问题。     

基于轻量化SSD的交通标志检测算法

实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。     

基于Fisher判别理论的设备监测方法

基于Fisher判别理论提出了一种新的设备运行模式监测方法.该方法能自动对设备各运行模式的特征信息进行提取,并建立运行模式判别规则,能有效处理设备监测系统采集到的测量信息,进行设备运行模式辨识.     

VB.NET程序设计题动态评阅技术研究

程序设计题的自动评阅能有效地辅助教师灵活开展实验教学,进而提升教学质量。针对传统动态评阅方法在处理人机交互和获取控件句柄方面存在的不足,设计和实现了一种基于代码预处理和代码嵌入式的新型动态评阅方法。该方法包含代码预处理、代码嵌入、编译运行和结果评阅等4个环节,首先在代码预处理环节对学生程序进行功能替换,然后通过植入辅助代码和功能测试代码驱动程序运行并产生结果数据,最后根据保存在临时文件中的结果数据进行评定。实施结果表明,该方法很好地实现了程序的功能检测,能准确识别和处理编译失败以及运行出错或超时等问题,体现出良好的健壮性和正确性。     

一种基于改进的混合高斯模型的运动目标检测算法

在计算机视觉应用中,复杂场景运动目标检测是视频监控、目标追踪的基础,也是智能视频监控领域的研究热点之一。针对现有运动目标检测算法中阴影干扰和参数初始化粗糙的问题,在混合高斯背景建模的基础上采用HSV颜色空间替换原有的RGB颜色模式,并提出一种结合K均值算法与EM算法的参数初始化方法。实验表明,该算法可以有效抑制场景中运动物体的阴影干扰,检测结果更加精确,对复杂场景下的运动目标有较好的检测效果。     

基于SIFT特征点改进聚类的图像检索方法研究

由于SIFT特征点能对图像局部特征进行合理、精确描述,有效使用SIFT特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题。针对该问题,提出一种基于SIFT特征点的改进聚类的图像检索新方法。该方法包括图像颜色转换、特征点改进聚类算法,以及基于该算法的更有效的灰度直方图构建方法。与现有基于流光法的检索方法相比,该方法能有效解决聚类后特征点分组不确定和依赖特征点颜色信息和空间信息权重的问题。从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度。     

基于脉搏检测与无线传输系统的设计

结合嵌入式与无线通信技术,提出了一种基于嵌入式无线脉搏传输与检测系统的方法。该方法能对人体脉搏波动态参数进行采集和分析,主要利用下位机通过SC0073动态微压传感器提取脉搏信号,通过嵌入式Atmega8515处理器对脉搏信号进行处理,然后通过无线收发模块NRF905远距离无线传送,并在电脑上采用LabVIEW界面直观的显示人体检测部位温度、脉搏波形信号的时域特性与频域特性,还能够通过开启远程监控系统对人体脉搏的数据进行分析,可以使医生完成远程在线诊断。     

基于立体视觉与纹理特征相结合的障碍物探测

针对智能汽车行驶过程中障碍物检测问题,提出一种使用双目立体视觉的距离信息与障碍物纹理信息相结合的障碍物检测方法。首先,将双目相机的左图和右图校正后进行匹配得到视差图,根据相机内部参数和外部参数将视差图投影为具有距离信息的鸟瞰图,去除地面及高空背景目标,在鸟瞰图上将相近的点云聚类为一个目标,得到障碍物的粗略位置信息;然后,将得到的位置信息映射到原图,并形成多个候选区域,在候选区域查找障碍物边缘信息,得到障碍物具体位置。该算法结合了物体距离的三维信息和物体形状的二维信息,使障碍物的分割结果更加精准。针对典型交通场景进行了实验,结果表明,该算法能够有效弥补单独使用距离信息或者纹理信息带来的障碍物分割不准确的问题。     

基于分簇能耗聚集的云计算多目标任务调度算法

在云计算环境下的多分簇目标的任务调度是提高软件嵌入式系统稳定性的关键,由于云计算中能耗扩散,在多处理器集群多目标任务调度中出现任务调度优先级列表混乱,调度性能不好的问题.传统方法采用节点行为信息流特征分析方法进行任务调度,随着分簇能耗扩散,收敛性不好.提出一种基于分簇能耗聚集的云计算多目标任务调度算法.待分析任务调度信息流的分层能耗聚集轨迹峰值往往含有重要的信息,提取待分析任务调度信息的能耗特征,构建云计算多目标任务调度模型,实现对云计算多目标任务调度算法的改进.仿真结果表明:采用该算法能有效提高云计算多目标任务调度效率,任务执行时间较短,系统稳定性高.     

基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测

随着视频监控技术与互联网应用的普及,视频数据挖掘已成为当前大数据领域的重要研究内容之一。在视频数据挖掘中,对视频内容的理解需要从局部动作语义理解上升到更高层的复杂场景或事件语义理解。在对视频基本动作语义概念理解的基础上,提出一种基于基本动作语义概念关联的视频复杂动作场景检测方法。该方法首先记录视频动作语义概念的出现情形,对相应视频场景中的所有动作语义概念采用Aproiri算法进行关联规则挖掘,然后利用挖掘得到的动作语义概念关联规则,定义视频复杂动作场景检测分类准则,最后对测试视频采用该分类准则进行视频复杂动作场景概念检测。通过在典型数据集上的实验结果表明,该方法可以有效挖掘出视频中动作之间的关联关系,并实现对视频复杂动作场景概念的检测分类。     

信息与通信工程专业嵌入式课程教学探索

从嵌入式人才需求的角度,结合信息与通信工程专业特色,思考当前嵌入式教学中存在的问题。首先,通过分析嵌入式系统产品设计的通用流程,从流程环节中产生的工作岗位,来探讨了课程体系架构的设置问题。然后,针对缺乏创新实践平台和师资的问题,设计了一种可扩展性的创新实践平台,通过该平台,不仅能够满足课程的实验要求,还能很好的联系教师科研项目与学生实践环节,同时也能充分调动学生的学习积极性,有利于创新能力的培养。     

基于HSV的材料腐蚀特征颜色量化处理

材料腐蚀特征颜色的人工评定无法解决颜色量化问题,在RGB空间获取材料腐蚀特征图像信息,通过HSV颜色空间对该腐蚀特征区域的颜色值进行相应量化处理,获得一维特征矢量直方图。由于材料腐蚀特征区域颜色并非单一、均匀分布,材料腐蚀特征区域中的颜色具有敏感点及颜色信息偏态分布,其用平均值方法无法进行有效处理,所以使用区域分块、累计百分比方式对区域中的颜色进行权重处理,从而实现在HSV空间下对材料腐蚀特征区域颜色量化处理,使得特征区域颜色值符合人工评定颜色的需要。