基于投影的车辆视频检测方法

为了提高车辆视频检测的鲁棒性,提出了一种虚拟区域内邻近帧间差分和背景差分相结合的车辆视频分割方法. 采用一种新的背景模型的高效自动更新方法,确定目标区域,利用腐蚀膨胀形态学运算减少检测区域内非目标干扰,采用帧间逻辑操作和种子填充方法填充待分割区域,基于水平和垂直投影方法,对车辆进行检测. 实验结果表明,该方法对道路车流量具有较好的检测效果.     

基于MAPGIS的土地利用标准时点统一更新调查——以龙口市为例

此次更新调查是在国家二调的基础上,利用调查底图,形成国家统一的标准时点数据库.本文通过开展更新调查,包括权属调查、外业调查等,利用MAPGIS更新软件进行数据变更,生成土地变更增量数据包,形成标准时点土地利用数据库.论文主要对数据库变更部分进行阐述,对变更中出现的问题进行讨论.     

Mean-Shift跟踪算法研究及LabVIEW实现

介绍了Mean-Shift目标跟踪算法的基本原理,针对核函数带宽在跟踪过程中固定不变的问题,给出了改进的Camshift方法,同时,讨论了基于Kalman滤波的目标模型更新算法。利用LabVIEW实现了Mean-Shift目标跟踪算法,实验表明该方法可以对室外场景单个物体和多个物体进行跟踪,可以应用于视频监控领域。     

森林火灾区烧死木清理的意义——以大兴安岭十八站林业局为例

森林火灾后,火灾区烧死木清理工作开展的是否及时、有效,关系到森林生态系统能否快速、稳定的恢复。以大兴安岭地区十八站林业局为例,针对本局2003年森林火灾后火灾区清理工作进行了调查研究,结果表明火灾区清理工作重要的实际意义在于以人工促进更新辅助自然更新的方式加快从火烧迹地到顶级针叶林群落的演替过程,从而加速整个大兴安岭森林生态系统的恢复。     

江岸区旧城更新与街区经济的发展

从湖北省武汉市江岸旧城区的实情出发,提出街区现有劣势是江岸区旧城更新必要性的表现,街区现有优势是江岸区旧城更新的基本条件,街区经济的科学发展是江岸区旧城更新的首要目标的观点。     

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。     

基于群用户管理的高速铁路GSM专用网络的位置更新方法

提出一种高速铁路GSM专用网络的位置更新方法.该方法基于群用户管理,将移动用户划分为两个或两个以上的群,当列车到达新的位置区时,对不同的用户群依次进行位置更新,根据用户分组情况设定相应虚拟位置区,当延迟位置更新的群用户有新呼叫到达时,网络使用虚拟位置区进行寻呼以减少掉话率.性能分析结果表明,该方法有效的节省了信令开销和无线信道资源.     

兼顾数据质量的水文数据库自动化更新机制研究

每年一次的水文数据库更新是水文数据管理和维护的重要环节,传统的工作流程复杂且较多依赖于人工,容易影响到数据更新的效率和质量.面向水文数据库的更新问题,分析了水文数据潜在的质量问题及控制方法,结合面向异构数据库系统的通用水文数据引擎、数据检查与入库的并行优化算法和人机交互的质量控制机制等关键技术的研究,提出了兼顾数据质量的水文数据库自动化更新机制,将水文数据库的更新流程划分为数据接收、数据检查、人工交互数据修正、数据入库、可视化检查与修改5大关键环节,有效提高入库效率的同时确保水文数据库的更新质量.在此基础上研发的水文数据接收系统,能有力地支持可靠、高效的水文数据库自动化更新,已经在长江水文数据管理中得到应用,在水文行业具有较大的应用与推广价值.     

分布式安全存储中基于共享组的周期性密钥更新

分布式存储是解决海量数据存储的重要手段, 而多用户环境下密钥的分发和更新是分布式安全存储的重要问题. 传统方法大多采用密钥分发中心(key distribution enter, KDC)进行控制, 但随着用户数的增多, 密钥中心的工作量增大. 利用Chebyshev多项式的周期性特性和逻辑密钥树(logical key hierarchy, LKH)的层次密钥结构, 设计一种分布式文件存储中基于文件共享组的周期性密钥更新方案(cyclic key update scheme, CKUS). 该方案的特点是密钥的更新和传递无需借助公钥密码体制, 而直接通过文件所有者进行组播; 文件共享者采用本地计算, 提高了计算效率. 同时, 利用Chebyshev多项式的周期性特点, 使每个文件共享者自适应密钥更新, 有效降低密钥更新时的通信量, 减少用户节点的密钥存储量.     

一种尺度自适应的长时目标追踪算法

在长时目标追踪中,传统的核相关滤波算法受到目标尺度变化和环境因素的影响,追踪效果会有所下降。为解决这一问题提出了一种尺度自适应的长时目标追踪算法。首先,为了实现追踪过程中追踪器尺度的自适应,在核相关滤波算法中加入尺度因子池,通过不同尺度下候选目标的响应值判断目标的最佳尺度;其次,为了提高追踪的准确度,通过扩大候选目标的搜索范围,对追踪不准确的目标位置进行重新检测;最后为了提高追踪效率,根据追踪的稳定性决定是否对追踪模板进行更新,从而提高追踪速度,减少过多错误信息的学入。实验结果表明,所提算法相较于其他追踪算法在精确度上提高了15.3%,在成功率上提高了17.1%。