热冲击下粘-弹塑性材料的热空化

理论分析了粘-弹塑性材料的热空化问题.引入对数应变描述塑性区域不可压理想大变形,在粘弹性区采用了小变形理论,由此给出了含单一微孔无限大粘-弹塑性介质中微孔增长问题的数学模型,通过积分方法得到了微孔增长问题的解析解,并推导出了动界面的非线性演化方程.数值算例分析了铝合金材料的热冲击温度、升温率、粘性等因素对于动界面移动规律和微孔动态增长的影响,并且得到了热空化临界温度.      

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.     

基于指数移动平均的无线层析成像算法

为提高无线层析成像（RTI）算法在多径环境下对运动目标的跟踪精度,降低多径效应对信号变化的影响,引入指数移动平均（EMA）作为无线层析成像中衡量信号变化的参量.采用长时EMA作为基准,无需事先测量待测区域的背景信息.进行了室外穿墙和室内多径环境的单运动目标跟踪实验,与SRTI和KRTI比较,结果显示基于指数移动平均的RTI算法跟踪误差小于其他算法,而算法耗时没有明显增加.      

基于闭塞时间理论的移动闭塞追踪间隔时间特性研究

移动闭塞作为一种最新的闭塞制式,可以在确保列车运行安全的前提下,使列车的追踪间隔达到最短。针对移动闭塞条件下列车追踪间隔,给出了列车对区间的时间占用带计算方法,利用时间带重叠法设计了基于闭塞时间理论（Blocking Time）的移动闭塞追踪间隔计算方法。对于影响列车追踪间隔时间的影响要素,在visual studio平台上设计了不同的仿真实验方案,利用本文给出的追踪间隔计算方法,对影响追踪间隔的要素进行定量分析,得到了各因素对列车追踪间隔的影响规律。     

采用滑动窗时域有限差分法对不规则地形电波传播预测

为了解决大区域电波传播精确预测时计算量大的问题,采用滑动窗时域有限差分方法对不规则地形上短波频段的地波传播进行预测.将经典FDTD(finite-difference time-domain)与脉冲追踪相结合,采用UPML吸收边界处理有耗地形,使垂直于地面的二维FDTD计算区域随脉冲传播而滑动,在迭代过程中保存必要的场分量,处理后得到不规则地形上的路径损耗与传播路径的关系曲线,并与经典的几何绕射理论的计算结果进行了比较.结果表明,其优点在于保持FDTD全波时域分析准确性高的特点同时降低了计算量.讨论了计算区域在滑动过程中由于包含的后向波信息的局部性对计算结果的影响,以及顶部吸收边界对侧向波的反射带来的误差.数值仿真结果表明了此方法的有效性.     

基于Directshow的视频抓图在车牌识别系统中的应用

介绍了Directshow的基本原理和运动目标的检测方法,然后针对车牌识别中背景的不固定性提出了如何利用背景重建和背景差分法检测视频流中的运动车辆的方法.最后给出了基于Directshow的视频抓图在车牌识别系统中的具体实现方案和代码,为下一步进行车牌识别奠定了基础.     

运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

动态称重系统的试验数据采集与处理方法

本文首先简要地介绍一下数据采集前端的信号调试电路的模拟信号处理,然后叙述了动态称重信号的特点,紧接着介绍基于删的称重数字信号采集,再着重介绍数据滤波以及系统试验方案,最后给出了整个系统的程序设计方案。