基于ORB和 GroupSAC复杂场景视频图像的快速角点检测

针对传统的角点检测在复杂场景视频图像中角点检测的准确率不高、实时性差的问题,提出了基于ORB特征提取和GroupSAC的快速角点检测算法。首先在O-FAST中加入图像金字塔对图像进行角点检测,保证了视频图像角点检测的尺度不变性,然后利用灰度质心对求得的主方向进行BRIEF特征提取,保证了视频角点检测的旋转不变性。最后利用基于混合二项式模型的GroupSAC算法去除误差点,提高了角点检测的准确率。实验证明,在复杂场景视频图像中,如在光照变化、尺度变化、旋转变化以及遮挡图像的情况下,该方法具有较高的准确性、较低的时间复杂度和较强的鲁棒性,实现了对复杂场景视频图像的快速角点检测。     

两传感器自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型,对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统,提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器。它具有渐近最优性。一个Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。     

观测滞后系统协方差交叉融合Kalman滤波器

对观测滞后和带未知互协方差的两传感器线性离散定常随机系统,提出了一种协方差交叉(CI)融合稳态Kalman滤波器。它给出了不依赖于未知互协方差的实际融合误差方差阵的一个公共的上界,因而具有一致性和鲁棒性。证明了其精度高于每个局部Kalman滤波器的精度,且低于当互协方差已知时的最优矩阵加权融合Kalman滤波器的精度。一个跟踪系统的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

两传感器信息融合超前κ步稳态最优Kalman预报器

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,对于带相关噪声的系统 ,在线性最小方差融合准则下 ,提出了两传感器按矩阵加权信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器 ,给出了最优加权阵和最小融合预报误差方差阵的具体计算公式。同单传感器情形相比 ,可提高预报器的精度。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性     

基于“做中学”的《数字通信系统》教学改革

高职高专的教学目标以及通信行业的快速发展促使数字通信教学模式进行改革,本文以杜威和陶行知的做中学理论为指导,对高职高专数字通信教学模式提出了改革措施,构建了新的数字通信教学模式。     

面向工程的机械研究型实验教学设计与实践

研究型实验是一种层次较高的实验类型,在实验教学体系中作用重大。机械学科有着鲜明的工程实践性的特点,决定了实验的培养目标,因此实验教学课程一定要立足工程实际。设计和开展研究型实验过程中,除了明晰研究型实验具有的诸多要点,还要关注学科差异性。     

起重机伸缩臂截面拓扑优化

将拓扑优化应用在起重机臂架截面结构设计中,可以解决起重机伸缩臂结构的最优分布问题,从而提高起重机伸缩臂的力学性能,减轻臂架自重.分析拓扑优化中材料变密度法及其相关参数对拓扑优化结果的影响,采用结构力学中的拓扑优化方法建立了伸缩吊臂的拓扑优化数学模型.利用HyperMesh软件建立起重机臂架的有限元模型,并用OptiStruct软件进行优化分析,获得了最优的臂架截面拓扑图.优化结果表明数学模型是合理的,拓扑优化应用在起重机臂架截面设计中是有效的.     

浅论VPN技术在企业网络中的应用与趋势

信息技术的迅速发展与广泛应用必然对企业运行产生变革和影响。虚拟专用网VPN技术,越来越促使许多企业把相关的终端单位、分支机构等层面,并入自身的网络组织体系,实现了彼此之间顺畅的信息交流。本文对VPN技术在企业网络组织的运作与应用,进行了研究与展望。     

浅谈网络词语修辞手法的运用

网络词语作为一种新兴的语言现象,往往运用多种修辞手法,以达到新颖独特、简约形象、诙谐幽默的效果。它丰富了现代语言的词汇系统。     

BPR及其与ERP的结合

随着知识经济时代的到来,企业所处的商业环境发生了根本性的变化,顾客需求瞬息万变,技术创新不断加速,产品生命周期不断缩短,市场竞争日趋激烈,这一切构成了影响现代企业生存与发展的三股力量:顾客(Customer)、竞争(Competition)和变化(Chnge),简称3C.工业经济时代的商业规则和管理模式已不能使企业适应以3C为特征的外部环境,甚至严重影响到企业的生存.问题的关键不在工作本身和工作的人,而是在整个流程的结构和企业发展的着眼点,这就驱使企业进入一个崭新的阶段,BPR--企业业务流程重组应运而生.