室外人体脚步声事件及环境联合识别

为了实现室外人体脚步声事件及环境联合识别,首先,设计一个复杂相似环境下的人体跑动和行走数据集,提出一种交叉双脚步声的分割方案,对连续脚步声信号进行交叉分割;然后,从事件和环境的角度分别提取特征,并从任务平衡的角度设计两种融合特征;最后,采用3种深度学习模型对任务进行精确地识别.结果表明:文中方法简化平衡了任务,使室外人体脚步声事件及环境联合识别的多任务设计不需要复杂模型就能实现精确识别.     

顶管技术在排水管道施工中的应用

管网的敷设有两种方法,一是明挖开槽敷设,另一种是采用非开挖技术.非开挖技术具有代表性的就是顶管施工;结合复杂地形环境的顶管施工的实际经验,介绍了两种不同顶管施工的技术方案及质量控制要点,包括土压平衡施工法及气压平衡施工法.     

农用车辆视觉导航路径识别方法

为提高农用车辆视觉导航系统对不同环境的适应性,研究了田间地头、天空以及树木等复杂环境对路径识别的影响.提出用一种新的中心线检测算法来取代原有的细化算法;用腐蚀算法代替原有的中值滤波;据此设计了适合复杂环境的路径识别方法.大量的田间试验证明,该方法对普通环境和复杂环境均具有较好的适应性,能够快速、可靠、准确地提取导航路径特征.     

复杂背景下的人体轮廓提取算法

针对现有人体轮廓提取方法在复杂背景情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出了一种改进的自适应人体区域分割方法。首先提取肤色样本,并建立自适应高斯模型提取肤色区域;然后在HSV色彩空间分割提取服装区域;最后线性融合以上两检测区域实现人体区域的检测。实验结果表明,该方法可以得到比较准确且完整的人体区域,有效降低了复杂背景环境、光照等条件的限制。     

基于RTK-GNSS的海上平台桩腿结构水平位移监测

采取RTK-GNSS技术对海上石油平台桩腿结构进行水平位移监测以分析其振动特征.针对复杂环境下多路径效应对RTK-GNSS监测结果的影响,利用草地和水域两种场地环境进行多路径效应测试试验.经分析,水域环境中多路径误差更大,而对于极为复杂的海上环境更需要对监测数据滤波降噪以削弱多路径误差.因此,提出了基于自相关函数和相关...     

基于深度图像和表观特征的手势识别

针对复杂环境下的手势快速识别问题,提出一种基于深度图像信息和表观特征的手势识别方法.首先利用深度图像信息从复杂环境中快速提取手势区域;然后综合手势的表观特征,建立分类决策树实现手势的识别.针对常见的8种手势在复杂背景条件下进行测试,在机器人平台下手势的平均识别率高达98.2％,速度达到25帧/s.     

基于Inventor的多次曲线创建及其在叶片泵设计中的应用

应用Autodesk Inventor软件,分别以两种不同的设计方法对特殊复杂曲面的创建过程及相关设计的实用性和建模通用性进行探究,并用数学积分的思想进一步计算说明二者的之间的相关性和相似性.利用Inventor中提供的两种创建曲线的方法建立了液压系统中设计制造较为困难的叶片泵定子内高次曲线极坐标方程,并对其进行了二维参数化建模仿真设计,结果表明Inventor两种坐标环境切换模式对工业生产制造中高次复杂曲面的数模创建更具优越性.     

基于改进双向探索A∗算法的医疗巡检机器人路径规划研究

针对传统导航机器人在复杂大型地图中路径搜索时间长、效率低等问题,提出了一种基于医院复杂环境下的导航策略.对移动机器人在路径规划过程中遇到障碍物、接到临时任务指令以及在同一楼层中两个行驶机器人相遇3种情况,分别讨论了较为合理的路径规划方案.在医院复杂场景模拟环境下的导航策略实验结果表明:该方法能够有效减少路径规划时间,提高搜索效率.EAI移动机器人在线的医院场景模拟环境下实验结果表明:相比传统路径规划算法,该方法能够提高探寻最短路径的效率,且在连续障碍环境下仍能寻找到一条安全性更高、用时最短的最优路径.     

虚拟环境下组建网络综合实验的探索与实践

由于受到实验教学条件和实验资源的限制,网络实验室无法满足日益增多地使用实验设备的发展需要,于是虚拟教学环境应运而生。介绍了两种常用的虚拟环境,根据拓扑结构,利用DynamipsGUI软件仿真网络硬件环境,给出综合实验的一个具体方案。实验结果表明网络虚拟教学环境下实现复杂实验是一个有益的探索。     

浅析内隐学习与外语能力培养

内隐学习一词最早由美国心理学家A.Reber于1965年提出,内隐学习就是无意识获得刺激环境复杂知识的过程。人能够按照两种本质不同的模式来学习复杂的任务,一种是外显学习,为人们所熟悉,另一种便是内隐学习。在内隐学习中,人们并没有意识到或者陈述出控制他们行为的规则是什么,但学会了这种规则。     

基于经济学的启发式网格资源调度算法

针对网格环境中资源调度的复杂需求,将现实世界中的经济原理和模型应用到网格环境下的资源调度中,并据此提出一种基于经济学的资源调度算法.首先,基于经济学中的一般均衡理论,结合集中式定价算法收敛速度快,以及分布式WALRAS算法扩展性好的优点,提出一种新的定价算法,提高定价速率;其次,提出一种能兼顾考虑资源调度的服务质量.时间以及费用的启发式算法,能更好地满足用户需求及开放复杂的网格环境.     

复杂光照环境下的车辆检测方法

提出一种用于复杂光照环境下的车辆检测方法,该方法在传统的假设验证框架下充分利用了先验知识和复杂光照背景下的车辆特征. 在假设生成阶段,利用车辆边缘信息与车辆前部形状特征进行拟合来生成假设;在假设验证阶段,使用HOG特征作为描述子,结合SVM分类器完成假设车辆目标的验证识别. 实验结果表明在复杂的光照环境中,本文方法能够有效检测出传统方法无法检测的目标,是对正常光照环境下车辆检测方法的有效补充.      

BP神经网络人脸检测研究

使用了反向传播神经网络和支撑向量机两种技术分别完成了人脸检测算法,对比了两种方法在人脸检测上的优劣.实验证明,在本文描述的环境下,支撑向量机技术能够更有效地处理多人脸、复杂背景的定位,算法高效、稳定,具有较强鲁棒性.     

多适应性轮足切换移动平台设计与分析

设计了一种结构紧凑、地形适应力强的轮足复合式移动平台.该移动平台兼具轮式、足式两种运动模式,可根据地形环境进行轮足切换;采用不同行进方式应对非结构化的复杂路面,并且可以搭载其他功能模块完成救援、侦察等重要任务,可高效服务于军事、勘测、野外考察等领域.详述该移动平台的结构特点,定量研究两种运动状态的驱动单元,分析足式运动、轮式转向和轮足切换方式;通过数值计算验证了该移动平台在行进过程中的平稳性和机构本体的可靠性.     

基于传感器信息的环境非光滑建模与路径规划

提出一种移动机器人运行环境的非光滑建模以及全局路径规划方法,能够在离散的传感器信息基础上构造近似的Voronoi边界网络作为环境模型;采用基于最优竞争机制的进化计算与紧缩优化后,实现了移动机器人在复杂环境下的全局路径规划.     

基于行距离及粒子滤波的车道线识别算法

为了解决在不同环境下车道线建模复杂及识别鲁棒性较低的问题,提出一种基于行距离和粒子滤波在复杂环境下的车道线识别算法.算法首先将RGB图像转化成HSV色彩空间,利用标定后的车载相机得到车道线逆透视图像(IPM);然后对预处理后的二值图计算每个像素点的行距离;最后根据建立的简单车道线模型及粒子滤波得到准确的车道线位置.结果表明:通过计算二值图像的行距离可将车道虚线部分连接起来,有利于建立连续的车道线上下文关系,同时也为粒子提供运行环境;利用粒子的随机搜索能力,不需要建立严格的车道线模型,解决了单一车道线模型在复杂城市道路环境下鲁棒性较低的问题;算法在城市复杂路况下具有较好的鲁棒性.     

复杂环境中一种基于深度学习的异常检测方法

为了解决复杂环境中异常检测的问题,提出一种基于深度学习的检测方法。首先,通过引入(you only look once,YOLO)检测,将卷积神经网络回归法提取的物体时空特征,输入到长短期记忆模型(LSTM),追踪复杂环境中个体的运动轨迹。然后,评估相邻个体间运动轨迹的依赖性。最后,采用编码-解码框架训练LSTM模型,预测物体未来的运动轨迹;根据物体未来运动轨迹的异常概率,最终完成异常检测。实验结果表明,解决了复杂环境中运动物体间的相互干扰问题;在时间和空间鲁棒性评估上,优于其他轨迹追踪的方法,从而证明了本方法的有效性和可行性。     

基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪

为了提高复杂环境下轮廓跟踪的鲁棒性,提出了一种基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪算法.① 在轮廓采样点的法线上利用Canny算子得到轮廓法线方向的梯度信息;② 用该法线的内侧部分构建局部颜色信息,并使之与梯度信息结合,形成一个新的一维法线观测似然;③ 用所有内侧法线构建一幅全局内侧颜色直方图;④ 将梯度信息、局部颜色信息和全局颜色信息3种特征进行有效融合,形成一个新的多特征融合观测模型.实验结果表明,在复杂环境下,该算法能够较好地实现对复杂的非封闭轮廓的鲁棒跟踪.     

石化企业地下水管网泄漏检测方法的探究

石化企业环境复杂、噪音种类多,对于地下管线的泄露检测尤其困难.针对石化企业的特殊性,通过两种方法阐述地下水管网泄露检测的技术,对石化企业节能减排、安全生产具有一定的指导意义.     

积分因子:一些具体求法

<正> 本文提出求积分因子的两种切实可行的求法,暂定名力“矩阵法”与“公式法”。应用这两种方法,往往可求出一些较复杂的积分因子,为解相应的微分方程提供方便。给定微分方程