快速和尺度稳健的纹理图像识别

传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性,不利于实际的工程应用.因此,提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法.该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间,然后利用完备的局部二值计数(Completed Local Binary Count,CLBC)算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征,并跨尺度提取局部二值特征的最大值,再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述,最后利用最近子空间分类器(Nearest Subspace Classifier,NSC)判定纹理图像的类别.在基准纹理图像数据库上的实验表明,该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能,有利于实际的工程应用.     

草原退化过程中植物群落的结构异质性分析——以家庭牧场为例

以内蒙古呼伦贝尔草原某家庭牧场作为研究尺度,以卧羊圈为中心沿辐射状将该家庭牧场划分为重牧区、中牧区、轻牧区和无牧区(围栏内),同时与村落自由放牧区(即过牧区)进行比较,开展植物群落结构空间异质性研究。结果表明:该家庭牧场植物群落种类较为丰富,多年生草本植物居多,一年生草本植物随放牧强度的减弱,比例也随之增加;轻牧条件下群落地上生物量最高,适度的放牧干扰有助于植物干物质的积累;轻牧区禾本科植物的重要值较大,说明轻度放牧干扰有利于群落发生恢复演替;重牧区和轻牧区Simpson集中性概率指数、Shannon-Wiener指数、均匀度指数高于过牧区,重牧区和轻牧区植物群落由于竞争达成了较稳定状态,群落较为集中,空间异质性高。     

深圳近海环境重金属空间分布特征与风险评价

通过文献检索, 分析深圳近海海水和表层沉积物中重金属污染的空间分布特征, 并采用WQI污染指数法、物种敏感性分布法和潜在生态风险指数法, 分别对海水和表层沉积物中的重金属污染进行生态风险评价, 得到以下结果。1) 深圳近海海域中, 西部水体中重金属Hg, Cu, Pb和Cd的含量高于东部, 可能与西部开发力度大、接纳污染多和深圳湾水体交换不畅等因素有关。2) 基于第一类海水水质标准的WQI>1, 表明深圳近海无清洁水体; 近海海水重金属生态风险多处于高风险和中风险水平, 排序为Cu>Hg>Cd>Pb。3) 深圳近海表层沉积物中重金属Cd, Cu, Zn, Pb和Cr含量由珠江口西北部上游向东南部海域递减; Hg和As污染集中于深圳湾和东部海域, 表层沉积物重金属污染与频繁的人类活动密切相关, 且与海水中相应重金属的分布趋势一致。4) 深圳近海表层沉积物重金属的综合潜在生态风险极高, 其中Cd生态风险最高, Cu和Hg次之。     

规模化经营对粮食生产的影响研究——基于空间计量模型的实证检验

规模化经营；粮食生产；空间杜宾模型；空间自回归模型；空间误差模型     

Existence of macroscopic spatial superpositions in collapse theories

It is shown that the collapse dynamics in the CSL model will entangle two independent systems under certain conditions, and their state after collapse may be an entangled superposition of spatially separated states. However, since the conditions can hardly be satisfied in reality, the occurrence of such superpositions is very improbable, and thus collapse theories still provide a promising solution to the measurement problem.     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.     

基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波

针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题：一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。     

面向无人平台的室内精密定位与构图技术

针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明：文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

丽水市黄村水库水系浮游动物生态特征及影响因子

2016年4月—2017年3月,每月对丽水市黄村水库流域浮游动物(包括轮虫、桡足类和枝角类)进行了调查,分析其群落结构的生态特征、水库与河道中群落时空分布差异性及其关键影响因子.结果显示:该水域共检出浮游动物37种,其中轮虫27种,桡足类5种,枝角类5种.基于浮游动物群落数据进行聚类分析,将所调查的水体区域分为4类:上游河道、大洋水库、(两水库间的)连接河道和黄村水库.4类区域的浮游动物群落在种类、多样性、优势种、生物量及特有种方面特征明显.黄村水库、大洋水库和连接河道均从上游河道处来水,但浮游动物群落结构却出现不同程度的差异性,表明浮游动物群落的构建过程与环境(局域物种分选过程)和空间(扩散限制)有着重要关联.