基于小区域匹配的运动人体跟踪

为解决在复杂场景(光照变化、物体移动,增减以及遮挡等干扰)下运动人体跟踪的难题,提出了一种新的跟踪方法.该方法通过背景减除提取人体目标的多个小区域,利用模糊推理评价出它们在相邻两帧间的匹配可靠度;通过跟踪各个可靠度高的小区域,并对可靠度低的小区域进行邻域搜索、位置纠正和估计,完成整个人体目标的跟踪.实验结果表明,该方法能解决遮挡和其他物体的干扰,并能适应光照等环境因素的变化.     

典型场景下EKF-SLAM估计一致性分析

分析了典型场景下基于扩展卡尔曼滤波的同步定位和地图创建(EKF-SLAM)算法的估计一致性.通过理论分析证明了在移动机器人保持静止并持续对一个路标进行观测的场景下,如果机器人的初始位姿协方差矩阵为对角阵,则机器人位置估计的均值和协方差保持不变,而朝向估计将逐步失去一致性.此外,通过蒙特卡罗仿真给出了机器人朝向和路标估计下界的分布情况.结果表明,两者均服从正态分布,因此EKF-SLAM算法在概率意义下给出SLAM系统状态向量的无偏估计.     

基于H.264/AVC的帧间编码快速算法

为了减少H.264帧间模式判决的复杂度,提高编码速度,提出了一种帧间模式选择快速算法.该算法对所有编码模式进行综合分析,利用当前宏块的绝对差值以及率失真值对所有编码模式进行三级分裂,在一定误差范围内能够快速寻找最佳编码模式,加快模式判决过程.通过基于H.264/AVC测试模型JM86的仿真实验表明,在保持图像质量和码率基本不变的情况下,该算法可以有效提高编码速度.     

犬复合营养素的研制及饲喂效果试验

试验以研制的由矿物质、微量元素、复合维生素和特殊香料组成的大用复合营养素饲喂２３头小型大和５０头大型犬，收到了明显效果。复合营养素对于预防营养和代谢疾病、佝偻病等有明显作用，亦有益于幼大生长发育及成年犬的繁殖，使用安全、可靠。     

基于改进粒子群优化算法的弹道求解方法

为了提高火控系统实时性,提出了基于粒子群优化算法的弹道解算方法,该方法提高了系统响应速度,并为更好地与多核平台下的并行计算相结合提供了基础.首先在预估计瞄准角附近生成并初始化粒子群,然后通过由弹道微分方程等组成的适应度函数对每个粒子的好坏进行评价,最后对粒子群的速度和位置进行更新.为了加快算法的收敛速度,将周氏迭代修正公式计算得到的全局最优粒子的修正角度代替全局最优位置引导粒子群更新.采用实际算例对该方法的可行性与有效性进行了验证.实验结果表明较传统的迭代修正方法其解算速度中提高了约2倍;较传统粒子群算法其粒子群收敛速度加快了约1.5倍.此外该方法最大的优点便是可以与并行计算很好地结合,在多核计算机平台下计算时间还可以进一步缩短.     

脑-机接口信号中靶标的贝叶斯搜索

提出了脑控虚拟键盘上按钮的编码以每个按钮中靶标出现的时间次序安排,搜索出靶信号出现的位置就能探测受试者的选择.以基于最小误判准则的贝叶斯分类器,对靶及非靶两类刺激信号进行分类训练,分别在通道和时段选择上进行了特征提取研究,得到识别率最高的5个通道中最佳时段的训练参数.利用训练了的分类器,对受试者每次按钮选择所记录到的EEG信号中可能出现靶刺激的位置进行搜索,来判断受试者所选择的按钮.结果表明：最佳通道P 8获得了72.50%的平均正确识别率,该结果为构建一个实时的脑控拼写装置打下了基础.     

心电信号与气象因子同步采集系统的研究

研究发现,气象因子的变化会影响人体生理参数的改变。目前的研究都是基于事后的统计分析。为此设计了一种动态采集系统,用于对气象因子和心电信号进行24h的同步采集,从而揭示气象因子变化与心电信号之间的对应关系。系统选W78LE516单片机和CPLD来构造控制电路,用读写速度快、功耗低的低电压外部数据存储器CF卡存储采集完的信号。最终采集到的数据可以在上位机上显示波形。     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

基于自学习框架的红外场景仿真效果评价

针对红外场景仿真效果评估困难的问题,提出了基于自学习框架的评价方法。首先,从仿真图像与实际图像视觉对比的角度提出了面向图像视觉相似的红外场景仿真效果评价指标体系,用于量化评价过程;其次,提出以极限学习机(extreme learning machine, ELM)为核心建立评估模型,建立包括蒙特卡罗样本仿真、ELM评估网络及自更新仿真样本评估模型等3部分在内的自学习框架来生成仿真样本、强化对ELM的训练;最后,针对实际样本数量较少的问题,在此框架基础上提出了包括样本评定、自学习、评估模型测试3个阶段在内的仿真图像相似性评估方法,实现了从样本生成到评估过程的自动化。实验结果表明提出的自学习框架能够显著提高评估模型的正确率,而且训练后的评估模型适用性强,可独立自主进行红外场景仿真效果评估。