基于Web的远程视频系统的设计

分析了远程视频系统的关键技术,介绍了IP/TV和RealSystem软件系统的工作机理和特性,提出了Web交互式远程视频系统的设计方案。经过一段时间的试运行,本网络视频系统传输效果良好,网络上各个部门都能够接收到高质量、全动态的视频广播和视频点播的节目;只要在现有网络视频系统的基础上安装摄像头和麦克风,就可以实现网上视频会议和远程教育等功能,而且可以通过广域网参加Internet/Intranet会议,实现Internet上的远程教育,具有很好的发展前景。

基于多特征分析的路面裂缝检测算法

针对高速公路路面图像噪声成分复杂、路面裂缝损伤检测效率低、安全性差等问题，提出一种应用多特征分析的路面裂缝检测算法。首先将获取的高速公路图像进行分块处理，在每个分块图像上提取裂缝及其周围区域图像的灰度、局部熵和局部二进制模式（Local Binary Pattern，LBP）纹理特征构建特征向量，然后将特征向量输入支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行训练，最后利用得到的决策函数将图像中的每个像素划分为裂缝区域或背景区域。该方法综合利用了图像的灰度、局部熵和LBP纹理特征，最后通过实验验证了算法的有效性。

一类状态受控椭球特性的时滞系统的鲁棒控制

旨在针对一类范数有界不确定扰动离散系统提出稳定性分析判定标准。区别于传统的一般状态有界,该系统的状态受控于一种新颖的椭球外壳约束。基于李亚普诺夫方法,运用线性矩阵不等式技术表示出具有时滞的准则,给出了状态反馈控制律,保证了该类扰动时滞系统的渐近稳定性。这种线性矩阵不等式的评价标准,可以通过目前凸优化技术有效求解。数值例子表明了所提方法的有效性。

基于扫描输入的工程曲线特征点提取及拟合方法研究

工程设计中涉及大量的设计资料,设计资料的一部分是以曲线图表的形式存在,螺旋角系数曲线是典型的工程曲线,具备工程曲线的特征。以螺旋角系数曲线图像为例,提出扫描图像的预处理、图像校正、图像裁剪、二值化处理、网格去除、特征点提取等方法,进一步利用最小二乘法对特征点进行曲线拟合,实现工程曲线的数字化。

地下电磁波CT法在工程勘查中的应用

岩溶、破碎发育地带是碳酸盐地区工程施工的安全隐患,因此在施工之前需要进行勘察,地下电磁波法是常用的地球物理方法之一。本文将电磁波CT技术成功应用于某地工程勘查中,并应用收敛性较好、收敛速度较快的SIRT算法进行电磁波视吸收系数成像,推断出了岩石破碎发育带,为工程施工提供技术支持。试验结果表明,电磁波CT法分辨力强,精度高,效果好,而且可利用的参数多,通过这些参数可以对地质体进行详细的研究,推断结果的可靠性和实用性较好。

城网收费系统安全措施的探讨

随着硬件技术和并行技术的发展,计算机的计算能力迅速提高,原来认为安全的加密方式有可能失效。而网络应用范围的不断扩大,使人们对网络依赖的程度增加,对网络安全保护提出了更高的要求。从城域网的安全角度出发,介绍了网络安全方面应注意的基本问题,提出了银行网络收费系统的安全措施和安全策略以及密码卡数据加密解决方案,并对系统的安全措施和安全策略以及密码卡数据加密的具体解决方案进行了详细的可行性分析,基本上保证了城域网收费系统运行的稳定与安全。经过一段时间的试运行,系统安全性能良好,未发现黑客入侵现象,整个网络系统运行稳定,提高了工作效率。

改进的动态反馈负载均衡算法

本文提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法,在负载均衡过程中既考虑后台服务器的当前负载,又考虑后台服务器的处理能力,根据每台服务器当前负载比例值的大小合理分配用户请求,进而调整服务器间处理请求的比例,避免服务器超载时依然收到大量的请求,使平均应答时延和吞吐量等获得较好的性能,集群的整体性能得到提高。

连续搅拌釜的非线性模型稳定性判据及算法

针对具有强非线性、时变、有纯滞后等复杂特性的连续搅拌釜(CSTR)反应过程,提出了一种非线性鲁棒模型预测控制方法。先根据搅拌釜中物料反应和温度波动机理,强鲁棒性的系统参数假设在凸多面体中,然后,在温度工作稳定平衡点离散线性化具有高度非线性特点的系统方程。合理建立系统预报方程,提出可保成本性能指标函数并计算李雅普诺夫函数的差分。采用双线性和线性矩阵不等式(BMI和LMI)技术处理鲁棒模型预测控制系统,给出了保持较优性能条件下的闭环系统稳定性判定标准。其次,考虑稳定标准的条件中存在双线性矩阵不等式,设计相应的凸优化算法,便于利用matlab中LMI TOOLBOX求解。最后,通过系统仿真实验,与已有数值结果对比,说明了所提理论的正确性和算法的有效性、优越性。

改进的局部方向模式纹理表示方法

目的纹理是描述和区分不同物体的重要特征之一,纹理特征提取一直是模式识别、机器视觉领域的研究热点。局部方向模式(LDP)是一种分辨性好、对随机噪声和非均匀光照鲁棒的纹理特征。而LDP特征由于计算8方向的边缘响应并排序,提取速度较慢。为此对LDP编码方案进行改进。方法设计了两种改进方案:第1种方案直接对8方向的边缘响应符号进行编码,避开排序,称为FLDP(fast local directional pattern)特征;第2种方案,尝试使用较少的方向模板来降低特征提取的时间、空间消耗,设计了MLDP算子(mini local directional pattern)。结果在Brodatz数据集的24类均匀纹理图像以及111类全部纹理图像上将本文提出的FLDP特征、MLDP特征与传统的LDP进行了对比实验。实验结果表明,在保证了分类准确率的前提下,FLDP算子的运算速度是3th-LDP的20倍左右,MLDP算子的运算速度是3th-LDP的35倍左右。结论论文设计了2种方案改进了LDP特征,分别为FLDP算子和MLDP算子。实验结果表明,这两种改进方案,在保证分类准确率的同时,大幅度提高了特征提取运算速度。