基于粗糙集的多类人群异常行为识别算法

为解决现有基于人工设计特征行为识别方法缺少多类异常行为分类研究和受人工影响大等问题,提出和实现了基于粗糙集的多类中低密度人群异常行为识别算法.该算法首先提取目标人群的人数、帧平均加速度、矩形框的距离势能、方向混乱熵,以及帧间混乱程度五个运动特征量,利用粗糙集从中学习以获取决策规则,再对正常、四散、同向加速跑、突然聚集和群殴这五类人群行为进行分类,并定量对比分析本文算法和其他同类算法处理同一视频集的分类效果.结果表明:与随机森林法等其他同类算法相比,该算法不仅能够有效检测出人群异常行为,还能准确地对五类人群行为进行分类,其识别准确率和覆盖率均有明显提升.     

神经科学在军事领域中的应用及发展

近年来,神经科学的深入研究与快速发展为军事学研究领域提供了一种全新的认识和发展方向,大力推动了军事领域的重大变革,深刻影响着未来战争的作战方式和作战形态。本文通过对近年来文献分析,介绍了神经科学的研究进展,及其在军事领域的应用与发展。     

基于随机共振和维纳滤波的图像复原技术研究

随机共振不同于维纳滤波等传统信号处理方法,在非线性系统作用下,能利用噪声实现对强噪声背景下弱信号的处理。考虑到随机共振与维纳滤波算法的优势和不足,提出和实现了基于双稳态随机共振与维纳滤波的图像自适应复原增强算法;该算法在利用行列扫描对图像进行降维的基础上,引入拉伸变换提升图像质量;并经维纳滤波进行优化处理。仿真结果和实际应用表明:所提算法具有很好的鲁棒性,无论是复原低信噪比信号还是高信噪比信号,复原效果都优于维纳滤波和小波变换等传统复原算法和基于双稳态系统复原算法。在噪声滤除及提升图像对比度和清晰度上具有更好效果,特别是在复原被强噪声污染的信号,即信噪比很低的信号时,所提算法抑制噪声能力更强,复原效果更好。该算法克服了随机共振处理高信噪比信号效果不佳和鲁棒性差等问题,在弱信号提取,特别是强噪声和暗环境下的图像处理方面具有一定的应用前景。     

跳频技术在卫星通信抗干扰中的应用研究

卫星通信系统受到电磁干扰将严重地影响通信的质量,采用跳频技术可以有效的解决这个问题.简述了卫星通信系统抗干扰技术的发展和跳频技术在卫星通信系统抗干扰技术中的应用,以及跳频卫星通信系统的特点.