改进水平集的车辆检测算法

针对视频序列的车辆检测,研究了常用的车辆检测算法。提出一种改进的基于水平集函数的车辆检测算法。利用均值法建立背景模型,采用背景差分法获得车辆运动区域位置,大大缩小水平集函数在图像中曲线演化的范围,快速准确地检测到车辆。     

交通信息的背景提取技术分析

为了准确提取交通背景信息,在对交通信息背景特征分析的基础上,对现有的背景提取算法模型进行分析,提出了自适应更新算法的实现流程,设计试验进行对比分析。实验结果表明:信息提取技术的基本理念和方法特点能够满足交通信息数据时效性、多样性、复杂性的处理要求,基于光流场的提取算法在车流视频的应用中提取出的背景图像效果很不稳定,混合Gaussi-an背景提取算法,能提取出比较理想的背景图像,满足使用要求。     

华南理工大学艺术学院录音室声学设计

录音室是对音质要求较高的音乐录音及制作的场所．本文简要介绍了录音室建筑声学设计的一般方法和设计优选指标,并结合华南理工大学录音室设计实例详细介绍了该录音室建筑声学设计、隔声设计．实测结果表明该录音室音质良好,满足使用要求．     

多水平多维IRT模型在学业质量监测中的应用

用多水平多维IRT(ML-MIRT)模型对学生学业情况进行分析,进而拓宽该模型的适用范围.首先采用不包含任何预测变量的零模型对项目参数和学生参数进行分析,然后使用包含学生预测变量的ML-MIRT模型分析2个预测变量对学生学业能力的影响.研究结果表明:试题的难度基本上贯穿了整个能力量尺,试题也具有较好的区分度,3个能力维度的跨级相关系数均达到了显著性水平,父亲的受教育程度对学生的3个能力维度均有显著影响,而母亲的受教育程度无显著影响.因此,编制的测验较为合理,ML-MIRT模型适用于监测学生学业水平,父亲的受教育程度对学生学业水平有着重要影响.     

环境背景数据分类编码研究

通过对环境背景数据分类编码进行研究,形成如下主要结论：以环境背景数据为研究对象,在综合考察数据对象的地学基础、语义时间、存储格式、记载介质、负责机构、专题信息等属性特征的基础上,提出完整的环境背景数据概念;在以地球信息科学为技术支撑的陆地系统科学中,强调环境背景数据的分类编码应侧重从宏观角度实现环境背景数据的发现,“综合为体,分类为用”是环境背景数据分类及编码的意义所在;结合国家标准《地理数据-元数据》的具体实施,着重讨论分类编码的贯彻实施应以元数据为标准载体,在统一的环境背景数据分类编码一时无法确定的阶段,可以利用核心元数据中的关键字字段实现分类编码的间接引用,确保元数据标准对不同系列分类编码的兼容并包．     

了解知识背景、重视统计思想的概率统计教学

针对概率统计课程的特点和教学现状,提出了在概率统计教学中融入概率史的相关内容,依据历史发生原理,加速学生对知识的接受进程,还原知识的历史进程,降低新知识的抽象性,重视统计思想的讲授的教学改革措施.实践表明,这些措施有利于培养学生严密的逻辑思维,增强知识的应用性,并发展学生的创新意识.     

复杂条件下大采高工作面围岩活动规律分析

为解决6.0 m大采高情况下巷道围岩较破碎、变形破坏严重、底鼓等问题,通过超前支承压力数值模拟、理论分析以及现场实测分析,对418工作面围岩破坏规律进行研究。结果表明:主关键层断裂初次来压步距为83.7 m,周期来压平均步距约为15 m,平均持续步距约为10 m,受采动和顶板岩性的影响,粉砂岩在煤墙内部切断后,加剧细砂岩裂隙发育、破碎、冒落等矿压现象,增加了来压的持续步距为10.3 m;应力峰值42 MPa,位于煤壁前20 m处,影响最大范围185 m,应力集中系数1.67～2.87。     

演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型研究

利用图像梯度和几何曲率等信息可以准确定位分割图像的边缘.基于此,本文在对图像分割典型变分模型有效性及所存在问题分析和讨论的基础上,提出了一种演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型.模型通过调整演化曲线长度项和面积项的权重函数,使演化曲线能够根据图像当前的状态自适应的调整演化幅度和方向,不仅提高了图像分割的准确度,还大大缩减了图像分割时间;模型在利用图像局部区域信息的同时,也利用全局化的正则函数来兼顾模型能量泛函的全局性,使模型有了对异质区域边界的捕捉能力.经试验验证文章所提出的新模型有效可靠.     

双背景模型的快速鲁棒前景检测算法

针对前景检测中的光照变化问题,提出一种基于双背景模型的快速鲁棒前景检测算法.通过建立简单的快慢双背景模型,提高前景检测的效率.结合视频时间感知信息和光照补偿措施,增强算法对光照变化的鲁棒性,提高前景检测精度.在具有光照变化的公开数据集上进行测试,实验结果表明:所提出的算法不仅对光照变化有较强的鲁棒性,同时,具有极快的处理速度.     

基于概念背景的概念格启发式属性约简

提出了概念格的概念背景,在保持概念格中各概念外延不变的情况下,即保持概念背景的论域划分不变的情况下对概念格的属性集进行了约简,提出了概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性.