基于指数移动平均的无线层析成像算法

为提高无线层析成像（RTI）算法在多径环境下对运动目标的跟踪精度,降低多径效应对信号变化的影响,引入指数移动平均（EMA）作为无线层析成像中衡量信号变化的参量.采用长时EMA作为基准,无需事先测量待测区域的背景信息.进行了室外穿墙和室内多径环境的单运动目标跟踪实验,与SRTI和KRTI比较,结果显示基于指数移动平均的RTI算法跟踪误差小于其他算法,而算法耗时没有明显增加.      

基于闭塞时间理论的移动闭塞追踪间隔时间特性研究

移动闭塞作为一种最新的闭塞制式,可以在确保列车运行安全的前提下,使列车的追踪间隔达到最短。针对移动闭塞条件下列车追踪间隔,给出了列车对区间的时间占用带计算方法,利用时间带重叠法设计了基于闭塞时间理论（Blocking Time）的移动闭塞追踪间隔计算方法。对于影响列车追踪间隔时间的影响要素,在visual studio平台上设计了不同的仿真实验方案,利用本文给出的追踪间隔计算方法,对影响追踪间隔的要素进行定量分析,得到了各因素对列车追踪间隔的影响规律。     

视觉概念学习方法研究进展

计算机视觉的核心问题是寻找视觉概念的层次化与结构化表示.以深度学习为代表的连接主义方法能够学习到输入图像数据的分层表示,这个表示具有优异的类内不变性与类间区分性,带来了视觉目标分类问题的突破式进展.而以图像随机语法模型为代表的逻辑主义方法试图基于先验知识和输入图像数据得到视觉概念的层次化与结构化表示,进而实现像人类一样的概念迁移学习,从更一般的意义上解释视觉现象.综述了两类方法各自的一些代表性工作,分析了其主要思路与各自的优缺点.分析认为,两类方法具有明显的互补性,在概率图模型框架下将两类方法综合是未来视觉概念学习的一个重要发展方向.     

帽形加劲复杂卷边槽钢柱偏压性能试验研究

对共计18个简支试件进行偏心受压试验,分析并研究了未加劲、腹板中央帽形加劲、腹板和翼缘中央帽形加劲3种截面复杂卷边槽钢的极限承载力、失稳模式及变形特征等特性.结果表明:有效形心移动对偏心承压构件的承载能力有很大影响.在板件中央设置帽形加劲可以适当减小板件的宽厚比,显著提升受压构件的极限承载力及钢材利用率,但畸变屈曲在构件失稳模式中起控制作用.在同等条件下,板件中央帽形加劲偏压构件的承载效率提升了15%~70%.     

复杂空区群建模及在圈定矿岩移动范围的应用

以大岭西山菱镁矿为例,基于SURPAC软件平台,综合应用边界轮廓线法和Delaunay三角化方法的复杂地质体建模方法,建立了矿区的数字地表模型和空区群的三维实体模型.并以TCL语言为基础,编制了基于空区底板边界轮廓线、岩石移动角和地表投影标高的矿岩移动范围三维模型自动构建程序,对大岭西山菱镁矿进行了应用,得到了矿岩移动范围的三维实体模型,并将其与数字地表模型进行布尔运算,圈定地表移动范围.     

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.     

武汉地区211工程高校图书馆移动图书馆服务调查研究

本文在简迷移动图书馆服务的基础上选定武汉地区211工程高校的图书馆作为移动图书馆服务调查研究的对象，利用网站调研、网络调查等方法进行研究。得出武汉地区211工程高校图书馆移动服务还处于初级阶段，但发展潜力巨大的结论。     

电影时代的瘟疫

正好莱坞喜欢拍灾难片。这是西方的传统品味和美国式新口味结合的产物。所谓传统品味是指从古希腊以来悲剧在西方艺术中的强势地位,新口味是指强大的视觉特效。但有一种灾难片却并不依赖强大的视觉特效,就是瘟疫题材。其中较著名的是布拉德·皮特的《十二只猴子》和《僵尸世界大战》、达斯汀·霍夫曼的《恐怖地带》,让我们领教了病毒和细菌的致命力量。     

基于视觉的三维重建专利技术分析

【目的】基于视觉的三维重建是计算机领域的研究热点，从专利的角度出发对该技术进行分析，以期为相关产业的发展提供参考支撑。【方法】通过对基于视觉的三维重建技术领域的专利申请数量、主要申请人进行统计分析，梳理出该领域的主要技术演进路线，对典型专利技术方案进行分析。【结果】基于视觉的三维重建技术的发展充分依赖于图像传感器技术和图像数据处理技术的发展。【结论】虽然在国内该项技术的起步较晚，但是发展迅速，所应用的领域广泛，在未来一段时间内仍将处于高速发展阶段。     

基于OPENCV的手势识别的实现与应用

本文主要对静态手势识别的技术存在的各种方法进行了相应的分析与探讨,而在这个基础之上实现与设计了一套先进的静态手势识别系统。而该系统主要分为手势的分类、图像的预处理、分类器的设计与样本的训练以及特征的提取四个模块。而该系用在运行时,首先从文件夹中读取图像部分,其次在经过图像的预处理模块得到手势的轮廓图像以及二值图像,最后在对轮廓图像与二值图像这两幅图对手势进行相应的特征提取,并且采用贝叶斯分类器对这个手势进行分类识别。