一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法

提出了一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法——鲁棒扩充算法.该算法从结构化数据区域出发,逐渐扩充模型数据集,并不断更新模型参数的估计,直至找到所有模型数据.在每次迭代中,使用C-Step方法对集合进行调整,从而保证了算法的鲁棒性.同时,提出了关于粗差数据和结构化数据分布的结构化密度假设,结合Mean Shift算法,完成对算法的初始位置选取.仿真结果表明,该算法可以有效地处理含有多个结构和大量离群样本的混杂数据,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更高的精度.

基于鲁棒统计量的运动检测与目标跟踪策略

提出了一种基于鲁棒统计量的运动检测方法。该方法通过对全局运动的鲁棒估计和对残差进行假设检验的方法来检测运动物体区域。为了消除遮挡效应的影响,提高算法的精度,在检测过程中,利用双向运动估计的方法来对残差进行归一化。在此基础上,提出了一种鲁棒主动轮廓模型,用于跟踪运动物体轮廓,并采用LevelSet方法对该模型进行求解。实际视频的实验结果表明,该方法能够可靠、准确的检测与跟踪运动物体。

一种基于鲁棒估计的自适应图像平滑方法

基于鲁棒统计理论,提出一种新的保持图像边缘的图像平滑算法.将图像滤波与平滑转化为一个分段常数模型的鲁棒估计问题.并由此导出基于分段常数模型的尺度自适应鲁棒滤波器.为了自动确定鲁棒滤波器的最优尺度参数,使用直方图分析,结合非参数统计的方法来确定各点的鲁棒尺度参数.该算法可以在平滑图像的同时,保持原始图像中的边缘结构.实验表明,该算法平滑图像的效果,明显优于固定尺度的平滑算法.

基于Internet的地理信息系统(WebGIS)的研究和开发

本文分析了ＧＩＳ的最新发展技术ＷｅｂＧＩＳ技术的概念，并对传统的ＧＩＳ技术和ＷｅｂＧＩＳ进行了比较，通过剖析ＧＩＳ的体系结构模型，探讨了开发ＷｅｂＧＩＳ的关键技术和ＷｅｂＧＩＳ系统的整体开发方案。

基于恒定曲率变化的主动轮廓模型

随着主动轮廓模型(又称snake模型)被广泛应用于无人参与的自动化任务,人们对模型的鲁棒性和自适应能力提出了更高的要求。而传统内部力模型的收缩效应,过平滑作用,及缩放可变性,导致了内部力模型的参数调整困难,很难由程序自动进行调整。据此,提出了基于恒定曲率变化的内部力模型。该模型不仅具有缩放不变性,而且在保证轮廓光滑连续的同时,未引入其他的副作用(如收缩,过平滑等),提高了模型参数的鲁棒性。实验结果表明,该模型精确提取目标轮廓的能力得到增强,能够成功提取存在高曲率位置的凹陷轮廓,而且内部力大小衰减迅速,对轮廓点的增删不敏感,保证了模型快速稳定地收敛到期望轮廓。

市政道路施工质量管理问题的分析

近年来随着我国经济水平不断提高,城市化进程的不断推进,然而城市空间和持续扩增。在市政道路施工质量管理过程中,最关键的问题就是道路工程的施工质量,因为道路施工的质量关系着群众的生命安全。因此,市政道路施工质量管理对于城市发展有着非常重要的作用,它和群众的日常生活息息相关。同时城市中任意一个基础设施的建设都必须依托城市道路的支持才可以持续发展下去。本文主要阐述了市政道路施工质量管理的概述与必要性,对市政道路施工质量管理中存在的问题分析以及针对市政道路施工质量管理提出的解决对策。

基于混合遗传算法的聚类分析

聚类问题在一定条件下可以归结为一个带约束的最优化问题,遗传算法作为一种鲁棒性很强的优化算法,可用于解决聚类问题,本文提出一种改进的混合遗传聚类算法,通过全局搜索与局部搜索相结合的方法提高收敛速度,还采用基于最近邻基因匹配的交叉算子来维持群体的多样性,实验表明,该算法的局部收敛速度和全局收敛性能均明显优于已有的几种遗传聚类算法。