基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.     

基于互信息熵差测度的医学图像自动优化分割

分割问题是医学图像处理领域的热点和难点之一. 特别是如何自动确定图像中分类类数（NC）以及如何对含有病灶的医学图像进行分割这两个问题一直未能得到很好的解决. 因此, 提出一种基于互信息熵差（dMI）测度的模糊交叉分割算法（DDC）. 实验结果表明, dMI揭示了分割图像与原图像的内在联系, 因而得以有效地确定NC, 而DDC算法对含有不同病灶的不同模式的医学图像能够进行自动优化分割.     

基于边Laplacian一致性的多无人机编队控制方法

目前无人机技术发展迅速,其应用也逐步从军事领域扩展到民用领域,多智能体系统一致性理论的结果大大推进了多无人机编队控制的进展.本文考虑带速度、偏航角和高度3个回路的自动驾驶仪且纵向解耦和不确定性扰动的无人机模型,在非平衡拓扑下,给出了基于边Laplacian一致性的分布式编队控制算法.首先用反馈线性化方法对六模态非线性无人机模型进行预处理.其次将编队问题转变成一致性问题;然后基于边Laplacian方法,将一致性问题转化成稳定性问题.利用Backstepping设计系统李雅普诺夫函数,并给出了编队控制算法,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明系统的收敛性,从而保证多无人机编队的实现.最后仿真验证系统受到不确定扰动时,仍有很好的鲁棒性,并能够按指定队形稳定飞行.     

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.     

基于M-S模型的参数自适应图分割方法

基于图分割的分段常数水平集方法Mumford-Shah模型能够很好的处理多相图像，但由于Mumford-Shah模型本身固有的原因，该方法对于长度参数也很敏感。为了解决这个难题，本文给出了一个自动估计包括长度参数的模型参数的自适应方法，该方法根据图像的噪声方差大小来确定参数。该自适应方法与基于图分割方法相结合，能够解决模型对参数敏感的难题。最后，通过计算机生成的图像和实际图像的分割结果证明了该方法是有效的。     

基于形式化测试的实时系统变更后安全性验证

变更后系统实现的安全性验证是安全攸关系统维护过程中必不可少的环节,也是其面临的主要挑战之一.软件模型检测和程序验证是目前常用的作用于代码层面的自动化安全性验证技术.本文站在系统行为角度,基于形式化方法,提出了一种将变更后系统实现的安全性验证问题归结为一致性测试的方法,尝试通过自动生成的一致性测试用例在系统行为级别上判定系统实现是否安全.为此,首先以时间输入输出自动机及其语义模型为基础,构建了该方法的证明体系,证明了该方法的正确性;其次,建立了变更后系统实现安全性验证的回归测试生成框架.相对于其它实时系统测试方法,这种测试方法不仅可以发现实时系统中常规的不一致性缺陷,而且为变更后系统实现在运行时是否满足指定的安全性属性提供了依据.最后,以轨道交通系统中的列车自动防护功能的变更情景为案例研究,说明了方法的具体应用.     

一种基于Markov随机场模型的核磁共振图像分割方法

为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。     

一种基于视频分析的城市交通流检测技术研究

为正确提取出交通图像中的车辆信息，提出了一种新的基于自适应背景更新的自动车辆提取方法。并在此基础上，利用车辆的几何及速度特征，得到计算车流量、车速及路面占有率等公式，从而实现交通流参数的视频自动检测。实验结果应用题了本文方法的有效性。     

基于压缩感知理论的杂草种子分类识别

在农业领域,实现自动、准确、稳健的种子分类识别算法是具有重要经济意义的.由于杂草种子的类别很多,大小、形状、纹理等特征变化多样,即使一个类别的种子,不同的特征也会在数量上有所差异.另外,由于种子常常会因潮湿、病菌等因素,产生霉块或病斑即是连续遮挡或噪声的问题,而之前的算法不适合解决此问题.文中通过求解一个复合的欠定线性方程组优化问题来解决杂草种子的连续遮挡问题.文中利用压缩感知理论在机器学习领域的运用,用主成分分析、下抽样、随机取样等方法对种子图像降维,然后就把杂草种子分类问题归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题.问题的求解通过e~1范式最小化完成.实验结果表明,利用稀疏表示算法进行分类,可以达到很好的识别效果,对于87类的杂草种子,最好的识别率是90.80%.     

基于ReHo方法的原发性痛经静息态功能磁共振成像研究

目的利用静息态功能磁共振成像（rsfMRI，Resting．statefunctionalMagneticResonanceImaging）技术观察原发性痛经患者艾灸关元穴前后脑局部r致性（ReHo，RegionalHomogeneity）变化的特点，从脑区局部神经元协调性的角度探讨艾灸关元穴治疗原发性痛经的中枢镇痛机制。方法20例符合纳入标准的原发性痛经患者分别在艾灸关元穴前及艾灸关元穴5分钟后接受静息状态fMRI扫描，采用局部一致性方法作为测量指标进行数据分析。结果史灸后，患者多个与疼痛相关的脑区存在局部神经元活动的一致性的改变。艾灸后右侧颞上回一、左颞中回、额中回、中央前回、左侧额上回、右侧前扣带回皮质ReHo值较艾灸前显著升高（P〈0．05，校正后）；左额下回、枕叶、双侧丘脑ReHo值较艾灸前显著降低（P〈0．05，校正后）。结论艾灸关元穴可以引起多个疼痛脑区的局部一致性增高或降低，这些脑区可能是艾灸关元穴发挥镇痛作用的靶点，可能阐明了艾灸关元穴治疗原发性痛经的中枢镇痛机制。     

一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。     

不完全信息下多属性决策的证据推理方法

针对权系数未知、属性值具有缺失的不完全信息下多属性决策问题，给出了一种基于证据推理的方法。该方法通过对决策矩阵的规范化处理、不同属性下焦元的确定及评价值计算，获得证据的基本概率分配，然后利用证据合成，并通过信任区间的计算与排序，获得整个方案集的排序。最终，实例表明了该方法的有效性和可行性。     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

基于四元数表达的模糊矢量形态学算子

由于经典的形态学算子不能直接拓展到彩色图像处理中,提出一类基于四元数表达的模糊矢量形态学算子.该算子利用四元数表达彩色图像并结合其分解特性,将彩色图像的模值、四元数的垂直分量和角度信息作为词典编纂顺序的3个边缘分量.3个分量一方面去除了彩色图像多通道数据的相关性,另一方面更便于词典编纂顺序等级的划分.并利用模糊数学解决了现有词典编纂顺序存在的等级判定难以深层进入的问题,给出了基于四元数表达的模糊矢量排序算法.与现有的矢量排序算法相比,新的矢量排序算法同时考虑了各分量的作用,并将判定进行到词典编纂顺序的最后一层,实现了矢量的正确排序.基于新的矢量排序规则,定义了矢量形态学算子,并将新的矢量形态学算子应用于彩色图像滤波、分割中.实验结果表明,与现有的矢量形态学算子相比,新的矢量形态学算子在平滑彩色图像噪声的同时保留了图像细节,并能正确地分割多类彩色图像,具有较高的鲁棒性及实用性.     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar，SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性，实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析，证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素，研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础，本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计，构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题，文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit，STOMP）进行模型求解，在测量矩阵欠定严重的情况下，该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响，进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

基于特征的矢量场自适应纹理绘制

针对3D流场纹理可视化方法面临的遮挡问题,提出了一种基于流场特征模糊提取的自适应稀疏纹理绘制方法.该方法建立在一种可扩展的模糊流场特征区域描述与提取算法基础上,首先通过采用模糊理论对流场特征区域进行描述,建立了流场特征的测度规则并得到相应特征向量,然后基于特征向量偏差给出了最小平方和误差准则下的模糊测度隶属度的确定方法.根据得到的流场特征模糊隶属度场,生成可突出流场特征信息的自适应高斯噪声以进行纹理LIC卷积.同时针对纹理方法难以明确表示3D流场具体方向的缺陷,提出了两种冷暖光照方法,通过在LIC卷积过程中采用冷暖光照方法突出流场具体方向显示,有效解决了该问题.实验表明,本文方法相对于传统特征提取方法更具有可扩展性.同时自适应技术的采用,有效缓解了3D流场可视化存在的遮挡和混淆现象.而冷暖光照处理的加入,则解决了纹理方法对流场具体方向表现上的缺陷.     

Predicting multistage financial distress: Reflections on sampling,feature and model selection criteria

This research proposes a prediction model of multistage financial distress (MSFD) after considering contextual and methodological issues regarding sampling, feature and model selection criteria. Financial distress is defined as a three‐stage process showing different nature and intensity of financial problems. It is argued that applied definition of distress is independent of legal framework and its predictability would provide more practical solutions. The final sample is selected after industry adjustments and oversampling the data. A wrapper subset data mining approach is applied to extract the most relevant features from financial statement and stock market indicators. An ensemble approach using a combination of DTNB (decision table and naïve base hybrid model), LMT (logistic model tree) and A2DE (alternative N dependence estimator) Bayesian models is used to develop the final prediction model. The performance of all the models is evaluated using a 10‐fold cross‐validation method. Results showed that the proposed model predicted MSFD with 84.06% accuracy. This accuracy increased to 89.57% when a 33.33% cut‐off value was considered. Hence the proposed model is accurate and reliable to identify the true nature and intensity of financial problems regardless of the contextual legal framework.     

GPU加速的表意式体模型线绘制算法

现有的体模型线绘制算法采用跟踪随机种子的方式得到特征线,存在严重的时空连续性问题.本文提出一种GPU加速的体模型线绘制算法,能够在每一帧抽取全部的特征线,从而彻底解决绘制中的不连续现象.我们首先提出一种并行的特征线抽取方法,在GPU的几何处理器中计算每个立方体单元中的特征线片段.为了解决可见性判定问题,我们采用splatting的方式生成深度图,取代已有方法中的光线投射方法,获得了明显的性能提升.采用自适应的深度偏移获得满意的可见性检测结果.为了将大量的体数据存储到高速显存中,我们通过剔除无关数据和压缩编码的方式,在不影响结果的前提下显著地减少了存储和带宽消耗.实验结果表明,本文算法能够生成时空连续的线绘制结果,并且绘制速度比已有CPU算法提高一个数量级.