FPGA在出租车记费器上的研究与设计

介绍了基于FPGA的出租车记费器系统组成,并详细介绍了各个模块的程序实现。     

空间目标三维姿态估计方法综述

三维姿态是反映空间目标运动状态的重要参数,有利于对目标的优化设计和故障分析。姿态参数的捕获在目标跟踪、目标被动定位和目标识别等应用方面也将具有重要意义。     

从MATLAB版本间差异看VC与MATLAB混合编程趋势

分析了VC与MATLAB混合编程的几种方法：MATLAB引擎方式、调用MATLABC／C＋＋函数库、MATLAB Compiler（编译器）、使用Matcom工具及MATLAB COM Builder（组件模型）方式,认为MATLAB COM Builder方式是今后混合编程的趋势所在。     

基于双尺度串行网络的视频异常行为检测

针对传统视频异常行为检测模型存在的性能不佳与时间开销较大的问题，从空间和时序维度构造双尺度串行网络的视频异常行为检测模型(Dual-Scale Serial Network,DSS-Net)。首先，利用深度可分离卷积对Vgg-16网络进行改进，并利用改进的特征提取器从空间维度提取特征，从而可以通过减少计算参数量来降低模型的时间开销。接着，在此基础上引入注意力机制，从而强化目标特征的表达能力。最后，利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络从时序维度提取运动视频每一帧之间的上下文时序关系。在当前主流的UCSD Ped1和Ped2数据集以及更具挑战性的UCF数据集上进行测试，结果表明，在3个数据集上DSS-Net的ROC(Receiver Operating Characteristic)线下面积(Area Under Curve,AUC)值分别达到95.30%、96.80%、80.60%，等错误率(Equal Error Rate,EER)分别达到10.60%、12.60%、18.50%，同时具有更强的实时性。相比经典的One-class Neural Network (ONN)和Aggregation of Ensembles (AOE)模型，DSS-Net在Ped1和Ped2数据集上的AUC值分别提升了0.42%和0.94%。此外，DSS-Net也在UMN、ShanghaiTech和CUHK Avenue等数据集上进行了泛化能力和鲁棒性的测试，结果与当前主流模型相比具有一定的竞争力。