一种基于统计模型的前景阴影消除算法

视频图像中存在的阴影是影响运动目标检测效果的关键因素之一,对阴影进行检测和消除已成为运动检测中的重要研究内容.针对阴影消除问题,本文采用直方图统计方法,将阴影特征引入到传统混合高斯模型中,基于统计特征建立阴影高斯模型;在模型基础上,提出一种新的前景阴影消除算法,将前景像素与阴影模型进行匹配,实现阴影的判定和消除.与同类算法的对比分析表明:本文算法对于不同场景下的阴影消除是准确且实时的,在阴影检测率和阴影区分度上均有显著提升.

汽车安全气囊控制器测试验证平台设计与实现

汽车安全气囊控制器设计过程中需要大量的碰撞数据来对其进行测试验证。针对实际碰撞实验代价过高、难以重复的缺点,设计了一种面向安全气囊控制器的测试验证平台。通过对实际碰撞曲线进行转换,调整时间、幅度等参数,设计输出与碰撞曲线一致的模拟加速度传感器;对多个模拟加速度传感器进行时间同步,加入故障模拟,构成模拟测试平台。实验表明,新的平台与现有方案相比,具有构建方便、可扩展性强和灵活度高等特点,能够很好地满足汽车安全气囊控制器开发过程中的各种测试验证需求。

实时系统中弹性调度策略

弹性调度面向负载可变的实时系统,通过动态调整任务属性以满足系统的灵活性要求,是一种高效的任务调度策略。针对弹性调度研究中的成果及问题,概述了弹性调度的研究背景,从任务模型、调度模型以及调度算法三个方面对弹性调度的国内外研究进展进行综述,探讨当前研究中存在的问题,并对弹性调度未来研究工作进行分析和展望。

一种最大匹配问题DNA计算算法

DNA计算作为基于生化反应的一种新的计算模式,凭借其巨大的并行性和海量的存储能力已经成为解决NP难题的潜在解决方案之一.把传统计算机中的剪枝技术引入到DNA计算算法的设计中,提出一种基于Adleman模型生物操作与粘贴模型解空间的最大匹配问题DNA计算新算法.算法由图编排器、预解空间生成器、匹配生成器及最大匹配搜索器组成.与已有同类算法的对比分析表明:该算法在保持多项式操作时间的条件下,将求解最大匹配的解空间从O(2m)减少到O(1.618m),将DNA计算机在试管内可求解的最大匹配问题的规模从60(260≈1018)提高到86(1.61886≈1018).同时,与传统的穷举算法相比,该算法具有高效的空间利用率及容错技术的优点.

智能监控系统中的运动目标检测算法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的室外环境且计算量和存储量较大等问题,将像素从RGB空间转换到YUV空间建立基于码本的背景模型,并单独对每个码字中的亮度分量进行高斯建模,提取运动目标的轮廓后,用连通区域算法对图像进行形态学处理。典型测试序列和ROC数据的对比实验结果证明该算法是高效和实用的,且易于在DSP或FPGA等嵌入式系统上实时实现。

下一代信号情报侦察体系架构:大数据概念的应用

大数据正深入到各行各业,对信号情报侦察领域也将产生重大影响。首先简单介绍了大数据概念,然后分析现代信号情报侦察的特点及面临的问题,应用大数据的概念来构建下一代信号情报侦察体系架构,设计了资源可视化的新型单站结构以及能够根据侦察需求进行系统级重构的新型系统框架,分析了构建过程中需要解决的关键问题,介绍了可以从"大数据"中借鉴的若干新技术。

一种基于分治的三维匹配问题DNA计算算法

本文基于Aldeman-Lipton模型的生物操作与粘贴模型的解空间,提出一种三维匹配问题的DNA计算新模型;同时基于此模型和传统计算机中分治策略,提出一种求解三维匹配问题的DNA计算新算法.将提出的算法与已有文献结论的对比分析表明:本算法将穷举算法中的DNA链数从O(2n)减少至O(2n/2)≈O(1.414n),同时生物操作数由O(n2)减少至O(15n+30q),测试试管数由所需的O(n)减少至O(1),最大链长由O(15n+45q)减少至O(15n/2+45q).因此,本算法理论上在试管级生化反应条件下能将求解三维匹配问题的规模从67(267≈1022)提高到134(67×2=134).同时,与传统的穷举搜索算法相比,该算法具有高效的空间利用率及容错技术的优点.

一种基于多处理器任务复制的分簇调度算法

任务调度的优劣是决定并行分布式计算机系统性能好坏的重要因素之一。为优化任务调度,基于一些典型算法(如LG、PPA算法等),提出了一种新的任务调度算法。该算法一方面复制满足条件的前驱任务来缩短调度长度;另一方面合理地复制其他前驱任务和合并冗余簇来减少所需处理器的数目。实验表明,该算法在调度长度和所需处理器的数目上优于以上典型算法,并具有更小的时间复杂度,对并行计算机系统性能的提升具有一定的意义。

一种复杂安全气囊控制系统设计

设计一种基于飞思卡尔芯片技术的复杂安全气囊控制系统,包括初始化模块、上电自检模块、安全气囊控制模块、实时自检模块和定时器模块。系统硬件采用9S12系列16位微控器,集成多个MMA系列微机电系统加速度传感器和MC33797点火驱动芯片。实验结果表明,该系统具有较高的集成度、可靠性,且实时性较好。

基于改进蚁群算法的周期多帧任务分配

研究一组多帧任务在异构多核处理平台上的分配,使得所有任务得以完成并耗费更少的时间。建立了带约束条件的异构多核周期多帧任务模型,运用蚁群算法来解决任务分配优化问题。其中结合了遗传算法中的复制、交叉、变异等遗传因子,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力;改进了信息素的更新方式,以使算法在执行过程中可以根据收敛及进展情况动态地调整信息素残留程度,加快寻找最优解的能力;此外还引入了一种确定性搜索方法,以加快启发式搜索的收敛速度。实验证明,使用改进后的蚁群算法在解决异构多核平台上的多帧任务分配问题时,可以有效且快速地求得问题的最优解或近似最优解,并且拥有更低的时间复杂度。

一种基于视觉注意机制的改进粒子滤波跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题,它是目标行为理解的基础,是图像系统连续准确工作的重要部分。针对单一特征跟踪算法识别准确性不高,特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题,考虑到粒子滤波算法在处理非线性、非高斯跟踪问题上的优越性,提出一种融合颜色、纹理和运动信息等多类特征的改进粒子滤波跟踪算法;并参考人眼的视觉注意机制,根据目标物体在不同场景下对人眼刺激的显著性不同,对目标的各个特征按照显著性强弱排序,并以此对散布粒子进行过滤。与单一特征和多特征目标跟踪算法的对比实验表明,所介绍的算法比基于单一特征的目标跟踪算法具有更高的准确性和鲁棒性,且比多特征跟踪算法的实时性更好。

舰载综合射频设计技术分析

综合射频技术将"综合"推进到天线及射频前端,使通信、雷达、导航、电子战等功能能够在统一的任务规划下协同工作,提升了电子系统的作战能力,已是目前各国电子系统的重要发展方向。简要描述了舰载综合射频系统的体系架构、分析了组成模块的原理及功能,提出了一体化功能实现与资源分配初步规划。

多载波信号峰平比优化方法分析

由多个不同频率的载波组成的多载波信号存在信号峰平比的问题,过大的信号峰平比不仅会降低功放的功率利用率,还可能烧毁功放。异相抵消法、多相序列编码优化法、削波滤波法等优化方法可降低多载波信号峰平比,用这些方法对不同谱线数量和谱线间隔的多载波信号的应用情况进行了仿真分析。

基于改进模拟退火算法的软硬件划分

软硬件划分是嵌入式系统协同设计中的关键问题,已经被证明是一个NP问题。模拟退火算法是解决该问题常用的启发式算法,但是其存在收敛速度过慢的问题。通过改进算法的扰动模型和退火进度,提出一种新的代价函数计算方法来提高它的收敛速度。实验结果表明,相对于基于经典的模拟退火算法和已有改进的算法,新算法运行时间大大减少,并且增大了找到近似最优解的概率。

大倾角侵入地层的多阵列感应测井解释

针对大斜度井，推出了一种新的多阵列感应测井处理算法。这种算法对以前只能在直井中解释的侵入问题提供同样的解释。阵列感应是对直井解释而设计的。当井眼与岩层面垂直时，所有聚集技术（不论是传统的多线圈聚集技术，还是现代的软件聚集技术）都是以将仪器的响应分割为适当的薄层为目的。新的处理计算方法是将仪器响应分割为任意相对倾角的薄层。由于倾角非线性响应增强。

基于反馈控制的实时调度算法

实时系统中基于反馈的闭环调度算法通常用于过载发生后的情况。为此,提出一种基于反馈控制的实时调度算法。该算法利用回归模型与非精确计算模型对每个任务进行跟踪,并在系统瞬时利用率大于系统最大利用率时提前进行调整。实验结果表明,该算法能有效预防系统过载,保证任务实时性。

一种基于反馈机制的自适应弹性调度算法

针对实时多任务系统中的临时过载问题,提出一种基于反馈机制的自适应弹性周期调度算法。考虑任务截止期小于或等于任务周期的情况,参考弹性调度算法的基础模型,动态估计周期任务的执行时间。仿真实验结果表明,该算法可有效提高随机任务集的调度成功率。

艾纳香素对护肝及血小板聚集的作用

从菊科植物艾纳香(Blumea Balsamifera)分离得新化学物5,3′,5-三羟基-7-甲氧基二氢黄酮,简称艾纳香素(Blumeatin Blu),Blu对扑热息痛、醋酸泼尼松所致的旰损伤有保护作用,使血清转氨酶和丙二醛水平下降,扑热息痛中毒死亡率有减少作用,Blu在体外对花生四稀酸,5-羟色胺及肾上腺素诱导大鼠及人血小板聚集反应,有明显的促进作用,且具量效关系,1.26μmol/L为最适剂量.

大数据视域下高校家庭经济困难学生精准资助体系研究

当前高校家庭经济困难学生精准资助工作具有复杂性和动态性,在公共政策、精准扶贫、资助育人等维度存在诸多不足。大数据具有信息采集和分析优势,其中决策树算法、聚类算法等能够为精准资助工作赋能,帮助实现对家庭经济困难学生的精准认定和主动识别,助力构建起大数据与精准资助相结合的精准资助体系,从整体上提升精准资助效能。

基于缓存的时变道路网最短路径查询算法

作为图论中的基本操作之一,最短路径查询已被广泛应用于路径规划、GPS导航和个性化推荐等基于道路网的相关应用中.针对道路网中在线最短路径查询所面临的计算成本高、查询速度慢等问题,现有方案通常采用缓存技术来优化其性能.考虑到道路网的边权重具有频繁变化的特性,现有工作未能有效地实现缓存数据的快速更新,忽略了缓存数据的时效性,从而导致缓存命中率不高.鉴于此,首先提出一种新的缓存存储结构,能够有效平衡最短路径的整体查询速度与缓存数据更新速度之间的关系;其次,结合路径共享能力及路径多样性设计了新的缓存存储策略,优化缓存收益,继而提高缓存命中率;最后,提出基于缓存的时变最短路径查询(cache-based time-varying shortest path query,CTSPQ)算法.在真实数据集上的实验结果验证了CTSPQ算法的有效性和可扩展性.