几种建筑用高级仿瓷涂料制备与施工技术

介绍了几种建筑用高级仿瓷涂料制备与施工技术．     

基于反射光谱成像的相似异物检测新方法

针对现有方法进行相似异物检测时成本高、效果差等问题,提出一种基于优选波长反射光谱成像技术的相似异物检测新方法.该方法利用建立的波长优选函数,分析了近紫外一可见一近红外离散波段中异物与背景灰度差随波长变化规律,筛选了区分多个异物与背景的最佳光照波长,以此构建反射光谱成像检测系统.根据最佳波长反射成像系统来获取相似异物特征,同时,根据二值化自适应阈值来对异物提取图像进行处理.以棉花中的白色丝状异物为对象对该方法进行实验,结果表明,在反射光照系数为0.74时,该方法对相似异物的检测率达到94％.     

拓展目标杂波概率假设密度估计

针对拓展目标概率假设密度滤波器中的未知杂波概率假设密度,提出了杂波概率假设密度估计算法。算法利用有限混合模型极大后验估计杂波概率假设密度,取混合权重的熵分布作为混合参数的先验分布;在渐进假设条件下,利用拉格朗日乘子推导了混合权重的递进估计公式;在混合权重递进估计过程中,通过混合权重置零操作来实现对有限混合模型中混合分量的删减。以二维场景为例对算法进行了仿真实验,结果表明:在拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现的框架内,所提杂波概率假设密度估计算法的跟踪性能接近真实杂波概率假设密度时的跟踪性能。     

基于相似案例分析的原材料长短期采购比例确定方法

提出了基于相似案例分析的原材料长期与短期采购比例确定方法.首先,将当前需要解决的原材料长期与短期采购比例问题视为目标案例,将收集到的一些历史的原材料采购问题以及采用的原材料长短期采购比例方案作为历史案例;其次,通过计算目标案例与历史案例间的相似度来提取相似历史案例;然后,计算各相似历史案例的采购比例方案实施效果的效用值,并通过设置阈值来筛选采购比例方案实施效果较好的相似历史案例;进而,依据筛选的相似历史案例,计算目标案例中原材料长期与短期采购的比例.最后,通过一个实例分析说明了提出方法的可行性与有效性.     

论婴幼儿阅览室的建设

婴幼儿是一个特殊的读者群体,婴幼儿早期阅读是全民阅读不可缺少的组成部分,图书馆有义务为婴幼儿提供良好的阅读条件. 阐述了建设婴幼儿阅览室的必要性,介绍了国外婴幼儿阅读计划和我国婴幼儿阅览室现状,分析了婴幼儿阅览室的服务对象和建设目标,探讨了婴幼儿阅览室的馆藏建设与读者活动.     

中国西北地区近700年来夏季干湿变化特征

基于观测数据得到的帕尔默干旱指数(Dai-PDSI)和树木年轮重建的帕尔默干旱指数(MADA-PDSI),分析了中国西北干湿分布及变化特征.通过对1951-2005年夏季Dai-PDSI数据的REOF分析,可将中国西北地区划分为3个典型干旱区:南疆干旱区、北疆干旱区和西北东部干旱区.区域平均PDSI分析结果表明,自1951年以来,南疆呈现出明显的变湿趋势,北疆地区先变干后转湿,而西北东部干旱化趋势明显.近700年来的相似干旱期的分析结果显示,各类型相似干旱期都有其共性,南疆相似干旱期的主要特点是干旱从西北向东南延伸到长江中下游地区,北疆相似干旱期的严重干旱位于北疆及其北部地区,而西北东部干旱发生时中国大部分地区遭遇干旱,且严重干旱位于北方地区.20世纪以来的南疆和北疆干旱在历史时期中都有与其强度相当的相似干旱期,而西北东部历史相似干旱期与1995-2005年干旱相比,其干旱强度相对较弱,因此,1995-2005年干旱是此类型近700年来最严重的干旱.     

基于全景视觉的目标跟踪方法研究

文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。     

部分线性模型的adaptive group lasso变量选择

对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracle性质.最后通过模拟研究了所提方法的有限样本性质.     

行人检测中非极大值抑制算法的改进

行人检测是计算机视觉领域的难点和热点问题。行人检测可大致划分为3个部分:特征提取、分类和非极大值抑制(Non-maximum Suppression,NMS)。当前的研究工作主要集中在特征提取、特征学习和分类器等方向,而非极大值抑制方向鲜有改进。目前常用的非极大值抑制算法是贪心策略,抑制时只使用了单一的重合面积信息。针对该问题,在ACF(Aggregate Channel Features)检测算法的基础上,对非极大值抑制进行了3项改进,显著地提升了算法的精度,并且算法的时间消耗只有略微的增加。在INRIA数据集上,单独使用引入尺度比的动态面积阈值NMS时能降低平均对数漏检率(MR)0.99%;单独使用保留外围检测分数相近的检测窗口的策略时NMS能降低MR 1.25%;两者结合可降低MR 2.5%;结合后,再对已经被抑制的检测窗口重复抑制,MR降低了2.63%,达到14.22%。     

基于未校准PMS和参照物的三维表面重建

未校准的PMS在重建物体三维形状时比经典的PMS的光照约束条件低,增加了在实际应用时的灵活性。但未校准PMS算法需要同时估算输入图像的光参数以及物体的三维形状,算法的求解难度也随之提高。本文提出一种基于未校准PMS和参照物的算法来估算目标物体的三维形状和反照率,并通过实验对合成物体以及自然光环境下的真实物体进行了三维重建,实验结果验证了本文算法的准确性和有效性。