Rnoise系统中的道路声屏障设计方法

介绍了一种基于综合数字地面模型以及随机车流声源等效替代和分解技术的户外道路交通噪声分析方法与系统，详细了基于该系统的道路声屏障设计与优化方法，该方法能够近似模拟实地各种环境条件的影响，如建筑物，地形，树木植被以及大气条件等，在一定程度上实现了道路交通噪声和声屏障降效果的可视化设计与评价。     

COREX竖炉物料运动流型及瞬态特性的离散元模拟

基于离散单元数值计算方法,建立COREX竖炉内物料颗粒尺度运动行为的数学模型,研究炉内物料运动流型及其瞬态特性,特别是颗粒的瞬态速度和瞬态应力分布.模拟结果表明:COREX竖炉内存在三种类型的流动区域:活塞流区、准停滞区以及沟流区.炉内颗粒的瞬态速度分布表明炉内存在两种类型的速度波:装料过程引发的向下传播的速度波和底部排料引发的向上传播的速度波.COREX竖炉内颗粒法向应力随时间的变化较小,竖炉底部导流锥顶部存在较强的应力区,而无导流锥竖炉底部中心存在较强应力区,沟流区的应力较弱.     

基于TM影像的森林三维绿量的遥感测算

以北京市八达岭林场为研究区,TM影像为数据源,结合地面样地调查数据,利用多元线性回归分析法分树种建立了北京市八达岭林场三维绿量(TGB)的估测模型。对估测模型进行评价和精度验证,得到阔叶林、针叶林、混交林三维绿量模型的决定系数(R2)分别为0.858、0.756、0.759,测算精度为85.63%。基于模型估测八达岭林场的三维绿量,总量为1 498.635万m3;与利用森林资源二类调查数据计算的地面实测三维绿量对比,测算精度为90.89%。     

基于测地线采样的三维表情人脸识别

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。     

基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现.利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果.实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别.     

安全禁止标志识别率与标志特征关系研究

为提高安全标志有效性,需要对安全标志五维特征与标志识别率关系进行研究。选取50名安徽工程大学在校学生为试验对象,40个禁止安全标志为试验材料,研究安全标志的五维特征与标志识别率的关系,建立安全标志识别率与标志五维特征的多元线性回归方程模型。结果表明:标志的熟悉性对标志识别率影响最大,其后依次为简明性、具体性、语义相关性、明确性。此外,回归模型中,常数项为正值,说明仍有其他因素影响标志识别率,有待进一步研究发现。     

基于Silverlight的三维地形网络可视化

以B/S模式实现三维地形可视化时需要在客户端加载大量的影像文件,属于典型的富客户端应用.在Silverlight框架下加载XNA类库,构造三维地形展示平台,主要过程包括创建顶点缓冲区、坐标变换、着色处理、图形化处理和二维结果输出.基于该平台以遥感影像为纹理叠加数字高程,实现了支持缩放和漫游的三维地形可视化原型系统.系统采用金字塔模型对文件进行预处理,并以四叉树模式存取遥感影像从而提高系统的响应速度.实验表明,该系统能够满足可交互、跨平台等需求,是在B/S模式下展示三维地形的有效途径.     

基于热核特征的SAR图像地物识别方法

采用了一种空间敏感度特征包(spatially sensitive bags of feature, SS BOF)来实现合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的地物识别。首先采用推广的核模糊C 均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标图形;采用Harris角点检测子提取角点,接着对目标图形进行Delaunay三角剖分;采用cotangent weight方法对三角剖分图赋值,进而求得离散化Laplace Beltrami算子的特征值、特征向量,并计算SS BOF,进而对地物目标进行识别,其识别方法采用比L1相似准则效果更好的相关系数法;最后与热核迹等热核不变量特征以及Hu不变矩特征进行对比。实验表明：空间敏感度热核特征的识别率高于热核不变量的识别率,并与经典的Hu不变矩特征比较,识别率有所提高。     

基于零力矩点的四足机器人非平坦地形下步态规划与控制

为提升四足机器人在非平坦地形中的行走能力,根据零力矩点理论分析机器人行进过程的稳定条件,利用稳定裕度的概念,在支撑多边形中求取最优稳定点来规划零力矩点. 为避免walk步态中频繁调整躯干姿态导致的能耗和行进速度损失,提出了在次优支撑三角形中求取最优稳定点的方法. 针对斜坡地形中机器人运动性和稳定性的矛盾,设计了综合性能更高的躯干姿态和支撑点位置. 为适应不同坡度和躯干角度,通过对零冲击足端轨迹规划方法进行改进,实现了以目标支撑点为中心的斜坡零冲击规划目标. 仿真试验结果表明,该规划控制方法能够实现机器人在不同斜坡中的稳定行走.      

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%。