森林背景下基于自适应区域生长法的烟雾检测

森林背景下,有效的烟雾检测在避免大规模森林火灾方面具有极其重要的意义。当前的研究对烟雾移动得很慢或没有清晰背景的情况下往往表现较差的性能,提出一种针对烟雾检测的自适应区域生长法。采用改进的卡尔曼滤波检测出运动区域,假设烟雾的亮度与视频照度之间存在线性关系,采用支持向量机（support vector ma-chine,SVM）线性回归方法得到烟雾亮度的近似范围,并定义亮度约束,基于检测得到的运动区域,同时考虑亮度约束和纹理约束,蔓延出烟雾区域的主要部分,提取基于区域的特征来做 SVM分类。对比实验结果表明,该方法优于传统的方法,并具有更强的鲁棒性。     

引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪

针对红外图像存在噪声较大的问题,提出了一种引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪方法.该方法通过将引导滤波与三维块匹配方法相结合,采用二次联合滤波的策略减轻了三维块匹配去噪方法在平滑区产生明显的“抓痕”现象.通过BM3D (block method of 3-dimension)去噪方法得到初始滤波图像;对噪声图像在低尺度进行BM3D去噪得到比较平滑的引导图像,用引导图像指导初始滤波图像进行二次滤波.仿真结果表明,提出的算法既保持了BM3D去噪算法的优秀性能,且具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比及结构相似度.     

基于卷积神经网络的人流量统计

在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高.针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计.该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计.实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度.     

单向筒芯内模空心楼盖的三维有限元非线性数值模拟分析

为研究单向筒芯内模空心楼盖的受力性能,建立三维有限元模型,对试验过程进行了模拟,结果吻合较好.通过该模型,分析了单向筒芯内模空心楼盖的受力变形机理,探索了应力、应变、变形的分布与变化,探讨了若干参数对单向筒芯内模空心楼盖的力学性能的影响,为更好地进行工程设计提供参考.     

基于烟花优化的WSN数据融合算法

为减少无线传感器网络(WSN)中的数据冗余,延长网络生命周期,克服基于BP(反向传播)神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低和易陷入局部最优的不足,提出一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法(IFWABP)．首先在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布,使初始烟花分布更加均匀;然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵和阈值矩阵等参数进行数据融合;最后通过仿真对算法的性能进行测试和分析．仿真结果表明：对比其他算法,IFWABP算法提升了WSN数据融合的精度,降低了网络能耗,延长了网络生命周期．     

科技支撑社会治理现代化：内涵、挑战及机遇

 科技支撑社会治理体系建设是新时期社会治理领域的重要内容，是建设更高水平的平安中国的基本要求。科技支撑社会治理现代化的科学内涵体现为行动导向的3个层面、5重维度， 3个层面包括理念层面、准备层面和行动层面； 5重维度分别为社会治理体系现代化、社会治理能力现代化、社会治理方式智能化、基层社会自治、制度化渠道与非制度化渠道互补融合。科技支撑社会治理现代化面临的挑战在于：科技支撑社会治理的一线人力资源需求供应不足；科技支撑的资金需求大、资金来源单一；社会系统的发展滞后于科技的发展；科技支撑社会治理实践的因地制宜和地方经验不够。为应对上述挑战并抓住科技支撑的机遇，提出面向未来的科技支撑社会治理现代化建设的建议：对科技嵌入社会治理形成科学的认知；建立健全合作机制；搭建形成实践闭环；坚持负责任的创新，实现科技与社会的良性互构；兼顾基层下沉与领域细化。     

一种图像相似度匹配的算法

提出了一种在matlab中计算图形相似度的度量方法。首先,我们得到某种未知图形和已知图形的某些特征组成的行向量,由这些行向量得到该特征行向量的协方差矩阵。然后,由已知图形和未知图形的协方差方程的行向量中采用一维DP匹配方法,产生一个代替未知图形的协方差矩阵的相似行向量。最后,根据一维DP匹配计算相似行向量与未知图形协方差矩阵标准行向量之间的匹配距离,度量出两个未知图形与已知图形的相似度。此方法适用于matlab图像中对于图形的形状分类等,实验证明,此方法效果良好。     

莱斯衰落信道下 MQAM 信号调制方式自动识别方法

针对受莱斯衰落影响的4QAM、16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM六类信号,分别研究了卷积神经网络（CNN）模型以及特征参数结合深度神经网络（DNN）分类器模型的调制方式识别性能。CNN模型需要大量带标签的数据集以及很长的训练时间才能获得较好的识别性能,而特征参数结合深度神经网络分类器模型所需训练时间较短,但其分类性能受限于特征参数的设计。针对以上问题,研究了混合高阶矩作为特征参数集,再将DNN作为分类器对多进制正交幅度调制（MQAM）信号进行识别的方法。仿真结果表明,该方法在低信噪比情况下对受莱斯衰落影响的MQAM信号识别准确率高于CNN模型,且分类准确率上限明显高于采用高阶累积量作为特征参数的方法。     

关于深泽县农村饮水安全问题的思考

水是生命之源,获得安全的饮用水是人类生存的基本需求,是建设小康社会的重要内容.近年来,各级政府在保障农村饮水安全方面采取了许多措施,取得了一定的成效,但由于水资源短缺,经济和社会发展不平衡,农村供水安全程度不高,农民用水方便程度不达标,饮水安全形势仍然十分严峻.