基于WSN的灾难现场最优逃生路径规划

针对当前建筑灾难救援中存在的诸多亟需解决的问题,利用布设在建筑物内的无线传感器网络获取实时信息,根据灾难现场的全局环境信息及其变化趋势,建立灾难威胁模型.利用改进的蚁群算法DACA(Dijkstra antcolonyalgorithm)实现逃生路径规划:一方面有效利用Dijkstra算法的优点改进蚁群算法,另一方面通过改进信息素浓度更新机制来改进蚁群算法的性能.在动态的灾难环境中,该方法能够在建筑物处于紧急状态时给出优化的人员疏散策略,有效实现被困人员逃生和消防员营救的路径导航,减少人员伤亡,提高救援效率.     

基于在线判别分布域特征选择的鲁棒跟踪算法

针对基于检测目标跟踪中的特征描述子Haar-like表征能力不强和易引入错误训练样本导致目标漂移的问题,提出了一种利用分布域描述算子进行示例层级的在线判别特征选择跟踪算法.首先,用软直方图方法快速近似得到分布域特征,并利用此描述算子取代Haar-like特征有效表示目标的外观信息.然后,基于示例级样本的先验信息进行有监督学习,利用在线判别特征选择算法选择最佳的分布域层特征以减少漂移现象发生.实验利用多场景视频标准测试库及新的评价指标进行验证,结果表明本文算法性能优于对比算法.     

基于光学衍射的纳米尺度深度重建

传统的离焦深度恢复方法（depth from defocus,DFD）在计算离焦图像的模糊程度时,均是基于几何光学成像原理,并没有考虑光波衍射对图像模糊的影响.然而,衍射现象是波的基本特性,以针孔成像为基础的光学成像系统中必然存在光波衍射.本文基于光学衍射和图像模糊机理,提出了一种精确的单目视觉全局景物3D深度信息获取方法.首先,详细分析了光学成像系统中的菲涅耳衍射机理,建立了衍射模糊与景物深度之间的关系曲线;然后,采用曲线拟合的方式建立了衍射模糊的模糊程度（点扩散函数扩散程度）与景物深度的数学关系模型,结合热辐射和图像相对模糊原理,构建了衍射模糊热辐射方程组,并把衍射模糊深度获取问题转换成一个深度信息动态优化问题.最后,使用标准的纳米栅格模板验证了衍射模糊深度重建算法在纳米尺度相对深度和绝对深度重建中的有效性和精确性.     

基于过程神经网络的步态模式自动分类

为克服步态辨识中特征向量法存在的步态特征难于提取、计算量大和算法复杂等局限,提出一种基于过程神经网络的步态模式自动分类综合方案.为感知人体步态,在测试者下肢安装加速度传感器来采集步行过程中的时序运动学信息.采用巴特沃斯滤波处理并将其拟合为时变函数直接输入到过程神经网络,利用其对任意连续泛函的逼近能力来实现对不同步态模式...     

基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

基于AFM偏转信号的下压效应补偿及样品表面特性测量方法

原子力显微镜（atomic force microscope,AFM）作为微纳米研究中的重要工具,被广泛地应用于微纳米尺度上样品表面高度的测量.但是,AFM扫描时针尖对样品存在下压效应,即扫描得到的样品表面高度由于针尖施加的压力而小于其真实值.而至今为止,还没有一种快速、有效的补偿下压效应所带来的高度测量误差的方法.本文通过对AFM工作原理及其下压效应机理的详细分析,充分利用AFM偏转测量和高度测量的信息冗余性及互补性,提出了一种利用数据融合和参数辨识来自动补偿AFM下压效应的方法。首先,通过力曲线概念分析了下压效应的产生机理;然后,从力曲线出发,提出一种基于信息融合和参数辨识的AFM下压效应的补偿方法.值得指出的是,由于力曲线斜率是样品表面弹性特征的一种有效表示方式,本文算法在提高AFM高度测量精度的同时,还能够自动（在线）地获取样品的表面弹性特征,从而进一步扩展了AFM的应用。最后,通过扫描滴在硅基底上的多壁碳纳米管以及云母基底上的石墨烯进行了试验研究,以验证该方法的正确性和有效性。     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

机器人顺应运动约束体的确定方法

定义约束坐标建立机器人顺应运动操作手约束数学模型，描述了滑动接触时曲面模型未知及已知的接触点动力学，用二次曲面组近似非确定约束曲面，给出了曲面模型参数估计算法。     

基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法

针对核主元分析(KPCA)用于提取车牌字符特征不足的情况,提出了一种采用多组均值矢量来代替原始图像矢量进行核矩阵计算的方法,该方法使得核矩阵维数大幅降低,同时有效地保留了字符图像信息.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的基础上对输入数据实现了有效的降维,大大缩短了计算时间,有效地满足了车牌实时识别系统技术要求.通过实验对比可知,该方法比目前常用的PCA及FLD算法具有更高的性能指标.     

优化QoS的基于LEACH的无线传感器网络路由协议

为了保证无线传感器网络通信质量,同时尽可能地减少路由能量的消耗,对传统的LEACH算法进行改进,提出一种基于LEACH的优化通信质量的无线传感器网络路由协议——节点密度控制算法DC-LEACH算法.本协议的基本思想是通过选取具有良好通信位置的节点作为LEACH算法的簇首,减少网络中节点分布不均匀的情况对能量损耗和通信质量所造成的影响.协议采用概率分析的方法确定最优检测邻域范围,根据检测区域的节点密度确定簇首筛选阈值以进行簇首选举,建立分簇形式的网络路由协议.仿真实验的结果表明,本文提出的改进型协议能够在有效节约能耗的同时提高网络的通信质量.