一种用于自适应直方图均衡化的硬件加速器

针对动态直方图均衡(dynamic histogram equalization,DHE)算法处理效果不理想和算法应用不灵活的问题,提出了一种基于改进型自适应直方图均衡化算法的现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)硬件加速器的设计方法.该硬件加速器对直方图均衡化算法做了改进,实现了自适应地限制对比度拉伸;并且充分利用FPGA的并行体系架构和丰富的块存储资源的优点,采用规则的模块化的设计方法完成了设计.实验结果表明:改进的算法不会产生过度增强、放大噪声、丢失图像细节的现象;设计的硬件加速器在充分节约硬件资源的前提下能较好地满足实际应用的需求;在实时图像处理中一帧图像的处理时间约为0.1 ms,使图像增强算法在图像实时处理中的应用更加灵活方便.     

和谐校园创建中图书馆优势的发挥与服务创新

在创建"和谐校园"活动中,高校图书馆要当好创建和谐校园的主力军,必须发挥图书馆环境、资源和人才优势,创新服务方式,改进服务质量.     

高灰阶硅基OLED微显示器的递归扫描算法

硅基微显示器正向着高灰度、高帧率方向发展,而传统的扫描算法存在时间冗余问题。通过对数字脉宽调制扫描算法、灰度权值扫描算法及子场扫描算法进行研究,对微显示的扫描进行分析,建立了一种递归扫描模型,并推导出递归扫描算法在任意比特位的扫描结构。通过数学模型将扫描过程抽象为矩阵的形式,其原理是将整个显示空间分为多个子空间,充分利用数据传输过程中的等待时间使传输效率达到100%。经现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)硬件平台验证,在时钟频率50 MHz、256级灰阶下采用递归扫描算法可使转换效率达到100%,同时帧率可达85 Hz,基本可以满足高灰阶微显示器中帧率和灰度高、时钟频率低的要求。该扫描算法不仅可以运用在微显示器的图像数据传输,也可以运用在平板、大屏显示等领域。     

基于自适应CtF DPM特征提取的快速行人检测模型

针对行人检测系统中存在的难以同时具有较高的检测率和较快的检测速度这一问题,本文提出了一种自适应Coarse-to-Fine Deformable Part Model(CtF DPM)的行人检测模型.首先,将低分辨率根滤波器特征提取得分与阈值进行比较,以确定高分辨率部件滤波器的特征提取区域;随后,在同分辨率层中引入同级约束关系,增强同层的特征相关性;最后,将该特征提取与其他多种算法在INRIA数据库中进行检测准确性测试,并与隐式支持向量机(LSVM)结合进行实际道路环境测试.理论性能和实际测试结果表明:基于自适应CtF DPM的行人检测模型在保证检测性能的同时,特征提取时间可降至十几毫秒,显著提高了检测速度.     

一种基于单目视觉的前方车辆检测算法

针对前方车辆检测中遇到的速度和精度问题,首先对感兴趣区域(region-of-interest,ROI)提取中大津阈值Qtsu分割方法应用范围的局限性进行了分析,并考虑累计密度函数(cumulative-density-function, CDF)阈值分割方法鲁棒性差的问题,提出了一种基于人工神经网络(artificial neural network, ANN)的方法来拟合阈值分割点,以提高阈值分割的准确性和鲁棒性,减少伪ROI;其次针对在复杂环境下车辆与背景粘连的问题提出了一种分区域六角分割的方法,降低ROI漏检率;最后对ROI提取Haar特征以及用优化的自适应提升(adaptive boosting, AdaBoost)对ROI进行分类,得到筛选后的车辆目标.实验结果表明,对于分辨率为640×480的视频,系统处理速度可达到81.3帧/s,错误率为3.8%.     

不断深化高校干部制度改革

近年来,随着社会主义市场经济体制的逐步建立和高校教育体制改革的不断深化,我们适时地进行了干部任用制度的改革,并初见成效。 一、建立多种形式的任用干部制度,改革原来单一的干部任用形式 建设一支素质高、作风正、活力强的干部队伍,是搞好学校改革和发展的组织保证。93年以来,我们针对学校党政干部长期实行单一的任命制,任职期间没有压力,工作上缺乏动力,干部队伍缺乏活力的现状,在充分酝酿讨论,反复论证的基础上,制定了《进一步加强干部管理的意见》,对干部的任用形式进行了改革。对党委机关的干部实行了任命制;对行政处室及业务单位的干部实行了聘任制:对党总支、工会、团委的干部实行了选举制;对校办产业和经济实体单位的干部实行了聘任和招聘相结合制。凡任命、聘任和选举的干部一律实行任期制,任期均为三年,并对任期与待遇的关系作一规定。在改革过程中,坚持全面贯彻干部的“四化”方针和德才兼备的原则,加强了领导班子建设。在干部配备上重素质、重实绩,切实把优秀的     

一种自适应多模式车载全景显示模型

当汽车行驶于复杂路况时,驾驶员由于视野盲区的存在不能同时顾及车身周围信息,由此导致交通事故频发.为应对汽车不同的行驶状态,本文提出了一种可自动切换辅助驾驶视角的多模式车载全景显示模型.首先,在车身四周安置4路鱼眼摄像头获取车身周围图像;其次,对摄像头进行标定获取摄像头内外参数,再利用Carroll算法和获得的内外参数对畸变图像进行矫正,矫正后的图像根据驾驶模式的不同选择利用双线性插值法进行柱面投影和透视变换;最后,利用加权平均算法进行图像的无缝融合,并通过显示器输出融合后的图像.我们还将该算法移植到自行开发的车载测试平台上,测试结果表明:多模式辅助驾驶模型根据行车时车轮转速及车轮转向角度的变化自动切换辅助驾驶视角,并输出对应视角的全景图像,能有效消除视野死角.     

一种基于电学法的高准度水汽透过率测试模型

针对传统电学法水汽透过率(water vapor transmission rate, WVTR)测试高精度、低准度的问题, 提出了一种电流分布特性修正的高准度 WVTR 测试模型, 并基于此测试模型设计了一套完整的、易于使用的 WVTR 测试系统. 系统硬件采用了便于维护的高适应性夹具、全封闭测试环境等设计, 软件采用了多线程、时间误差补偿、自适应修正等算法. 理论分析和实际测试结果表明, 修正后的 WVTR 测试模型及测试系统实现了兼具使用成本低和高精度、高准度的设计目标.     

轻量化神经网络和哈希跟踪算法在嵌入式人脸抓拍系统中的应用

针对嵌入式设备上难以兼顾人脸抓拍的速度和准确率的问题, 基于轻量化神经网络和哈希 (Hash) 跟踪算法设计了一种快速精准的嵌入式人脸抓拍系统. 首先, 对轻量化网络 MobileNet 固态硬盘 (solid state disk, SSD) 剪枝和优化网络结构构建人脸检测网络; 其次, 人脸对齐后基于均值哈希 (average Hash, aHash) 与感知哈希 (perceptual Hash, pHash) 设计融合哈希 (fusion Hash, fHash) 算法跟踪人脸, 使用关键点欧氏距离、人脸尺寸和四方向 Sobel 算子三标准提取最佳的人脸图像; 最后, 使用 MobileFaceNet 对最佳人脸进行识别. 实验结果表明: 与 MobileNet SSD 相比, 该人脸检测算法速度提升了 22.6%; 与均值哈希和感知哈希算法相比, 该融合哈希算法匹配准确率提高了 21.7% 和 10.1%; 实际场景中系统人脸抓拍准确率超过 95%, 抓拍速度达到 28 帧/s.