高分辨率遥感影像中小尺度梯田纹理信息的增强与提取

梯田是我国山区丘陵地带重要的农业用地,历史悠久,意义重大。高分辨率遥感影像中梯田具有明显且独特的纹理信息,基于对象的纹理特征提取梯田可以改善"同谱异物"和"同物异谱"的现象。从空间域和频率域两个方面入手,运用空间卷积滤波和快速傅里叶变换对选取的小尺度且具有代表性的梯田纹理进行平滑去噪和边缘增强的处理,以克服干扰地物和无用信息的影响,充分保留梯田对象,在此基础上进行梯田对象的提取。梯田纹理的增强提高了梯田提取的精度,但以小尺度的梯田作为研究对象对大范围的梯田提取存在局限性。     

基于多因子约束P中值模型的充电桩布局优化研究

合理、高效的供电网络配置是降低充电桩火灾危险性,确保电动汽车安全推广的重要保障.针对充电桩布局中距离远、负载大的问题,首先,通过分析电动汽车用户充电时的效率导向,在考虑传统配置优化模型资源分布不均衡的基础上,利用充电需求、平均续航时间以及服务能力等参数对其配置公平性进行约束,建立了以出行效率和服务能力为求解思想的多因子约束P中值模型.然后,以该模型特征为依据,选取贪心算法对模型进行启发式求解,通过Matlab分段计算距离矩阵,构造各阶段局部最优解,在局部最优解的基础上迭代计算进而得到全局最优解.最后,通过实例进行验证,验证结果表明:模型优化后各布局点的资源均衡性和充电便捷性均得到显著提升,有效改善了充电需求点对供电配置网络的负载压力.     

改进的KCF实时目标跟踪算法

提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求.     

罗必塔法则的一个简便证法

本文在不介绍柯西中值定理的情况下,给出了罗必塔法则的一个简便证法。     

基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量

针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车控制系统的状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。     

关于中值定理“中间点”的渐近性

证明了中值定理＂中间点＂的渐近性的若干结果，推广了Ａｚｐｅｉｔｊａ，史宏伟和李文荣的结果