基于背景学习与方向预测的车辆图像跟踪

针对移动目标检测,提出了基于变化因子参考背景学习与方向预测算子的图像跟踪方法.以高速行驶车辆为目标建立变化因子,在此基础上进行视频图像参考背景的学习,并通过互相关匹配与坐标变换实现运动目标的定位及速度确定,结合方向预测算子对车辆行驶矢量进行预测,进而实现目标车辆的图像跟踪.跟踪实验及性能比较证明本方法可获得准确稳定的运动车辆跟踪结果,为运动目标的图像监控研究提供了新的思路.     

调控一体化对电力系统的应用

电力能源是目前支撑工业生产和人们生活的主要能源之一,随着电力能源使用总量的激增,使得电力能源的原有管理系统逐渐呈现出管理能力较弱的现象。在科学技术的引领之下,在电力系统自身发展的内在驱动之下,电力系统进行了深化改革,调控一体化应用程序逐渐诞生,并取得了广泛的应用。就目前的电力系统而言,调控一体化是未来发展的必然趋势,因此文章针对调控一体化对电力系统的应用问题进行了详细的论述。     

卫星网络时隙分配算法与路由规划优化

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而, 对于大规模、高动态的卫星网络, 实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点, 本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题, 并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度, 该问题被近似地分解为两个独立的子问题, 包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题, 本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后, 针对第二个子问题, 考虑业务的优先级, 设计了一个低花费的路由算法。最后, 仿真结果验证了方法的可行性与有效性。