采用图像感知哈希的TLD改进算法

为了提高长时间视觉目标跟踪的鲁棒性,提出了一种基于图像感知哈希的TLD改进算法。在改进算法中,跟踪模块使用尺度自适应的KCF跟踪器,检测模块对每个检测窗口提取感知哈希特征,并引入量子遗传算法作为搜索策略加快检测速度。对文中算法在OTB2013的50组视频序列上进行了测试,实验结果表明:其跟踪精度与成功率分别达到了0.784和0.568,较TLD算法分别提高了18.7%和14.2%。并且在处理光照变化、遮挡及目标分辨率低等问题时,文中算法在多数情况下取得了优于参考算法的跟踪性能,表现出良好的跟踪鲁棒性。     

基于可见光图像和红外图像决策级融合的目标检测算法

针对目前NAND FLASH随着使用时间的增长误码率随之增高的特性,提出了一种在使用更少校验位的情况下纠错能力更强的高速并行RCRF+BCH纠错方案,初步用RCRF的思想对部分初始擦除错误进行纠正,然后级联BCH码纠正剩余的位错,很好地保证数据的准确性,显著提高存储系统的可靠性。首先详细阐述了该高速并行算法的编译码原理和执行步骤,在BCH部分中使用消耗更少硬件资源的无求逆的iBM关键方程求解算法,然后推导出错误位置多项式不同路径的几种确定形式,方便应用组合逻辑对其进行描述,避免了复杂的迭代判断过程,进一步提高了译码速度,并采用模块化的处理方式和流水线的操作模式优化了BCH的编译码结构。最终在FPGA平台硬件实现并仿真验证了此方案的有效性。     

基于BIM的隧道钻爆法机械化施工仿真应用研究

为解决铁路隧道机械化施工过程中设备选型、进度模拟及工况适应性分析等问题，利用达索公司3DEXPERIENCE平台下的CATIA和DELMIA软件模块，紧密结合当前BIM技术的研究热点，先期完成了不同LOD深度等级的地形地质三维模型及结构单元库的创建，随后开展了基于各工序的系列施工设备动作关系和工作行程设计，最终实现了隧道BIM场景下的成套设备机械化施工方案可视化表达，并对设备的选型、适应性及施工进度等关键要素进行了过程分析，成功解决了隧道钻爆法机械化施工所遇到的上述典型问题，为施工单位面临类似作业模式的隧道工程提供了参考借鉴。