基于多源异构传感感知的驾驶员监测及预警系统

在驾驶过程中,驾驶员可能注意力不集中,出现血压、心率数值异常等风险,进而可能发生车祸等危险,造成不可逆的伤害.为一定程度上减少该类危险的发生,设计了一款基于多源异构传感感知的驾驶员监测及预警系统.在驾驶过程中通过红外摄像头(全天候获取图像)、智能手环、酒精传感器、车辆移动检测驾驶员驾驶状态.检测异常时通过语音播报传感器自动预警,并设置多个异常等级.系统可在危急异常状态下自动轮询播打家属电话,并发送驾驶员实时位置信息.驾驶员异常状态通过两种方式联合决策,一是基于红外摄像头采集驾驶员图像信息,并利用EfficientNet进行异常行为识别;二是通过智能手环、酒精传感器监测驾驶员生理数据,并进行生理异常判断.实验结果表明,该系统能够有效监测驾驶员状态并给与相应预警,为安全驾驶提供保障.

一种基于多属性单值中智集相关度量测的视频运动目标检测方法

视频运动目标检测是视觉传感器数据分析的主要任务之一,其主要用于视频监控。鉴于效率,一些基本的背景模型经常被用于该项任务。然而,当视频图像中存在由于天气、背景扰动等因素带来的噪声时,基于该类模型的动目标检测效果往往会受到严重影响。基于中智集理论提出了一种改进的运动目标检测方法。首先,利用基础背景模型计算得到背景差图像序列;接着提出面向中智集理论的真(Truth)、不确定(Indeterminacy)、假(Falsity)量测,将各背景差图像转换到中智集范畴;最后,综合利用多周期单值中智集相关度量测和一般单值中智集相关度量测强化图像中的运动目标区域,并利用Otsu方法确定最优分割阈值。通过对现实视频序列测试,实验结果表明本文方法能够克服恶劣天气、背景扰动等不良因素,鲁棒完成运动目标提取。

基于分水岭分割和尺度不变特征点的多目标全自主跟踪算法

该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为种子点完成分水岭分割,并将极值点作为目标特征点,通过前后帧分水岭映射生成特征点短时轨迹,自动检测运动目标。之后依据目标所处状态(是否发生遮挡)和分水岭分割图建立、更新目标SIFT特征池,结合分水岭映射、SIFT特征池匹配完成对目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,该算法能有效完成视频中多目标的持续跟踪,并对目标遮挡有较好的鲁棒性。

一种改进的自适应阈值前景提取方法

为了尽可能完整地提取前景,针对视频处理中提取的前景区域出现断层导致单个目标出现分裂的问题,提出了一种改进的自适应阈值前景提取方法。该方法是在非模型法产生背景模型的基础上,通过背景差法获取差分图像,利用环境噪声的相对稳定性,建立一张环境噪声分布图,进而滤除差分图像中存在的环境噪点,自适应求取分割阈值,进行图像二值化处理获取前景区域。实验结果表明,该方法能明显改进前景提取效果,最大化提取目标的完整性。

基于中智加权相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪算法

中智集理论是传统模糊理论的拓展,它能够表述现实生活中的不确定性信息。面对不同问题,中智框架下的真(truth)、不确定(indeterminacy)、假(falsity)隶属度所占权重可能不同。提出了一种分量加权的余弦相似度量,并将其引入均值漂移视觉跟踪算法中。首先基于3σ理论和目标/背景相似度两种属性提出了相应的真、不确定、假量测,然后利用加权余弦相似度量构建权值向量,同时提出了基于中智加权余弦相似度量的尺度更新算法,综合提升均值漂移跟踪性能。实验结果表明,提出的视觉跟踪算法能较好克服相似背景、光照变化、尺度变化等挑战。

“四轮驱动”高级语言课程教学方法探索

高级语言课程是计算机科学与技术专业的主干课程之一,学生对高级语言的掌握程度与后续相关专业课程的顺利开展密切相关。如何建立有效的讲授和学习机制是高级语言课程探索与改革的重点。将"四轮驱动"理念引入高级语言课程教学中,通过综合利用基础知识讲授,E-learning平台在线专项知识训练,Online Judge(OJ)平台在线实例判题系统训练和测试训练结果反馈四项"驱动力",协同促进学生编程能力的发展和程序设计思想的建立与完善,在高级语言程序设计课程中取得了良好的教学效果。

面向恶意程序传播的传感网可靠度评估

为评估恶意程序传播环境中的传感网可靠度,引入"死亡"状态扩展了传统的SEIR传染病模型,采用马尔可夫链确切地描述了传感节点的状态动态变化过程.利用随机博弈,提出了传感网恶意程序传播检测模型来预测恶意程序的传播行为概率,再将得到的结果整合到马尔可夫链的状态转换矩阵,实现了恶意程序传播故意性和马尔可夫链随机性的关联.建立了利用马尔可夫链计算恶意程序传播环境中传感节点可靠度的公式,分别给出了具有星形和簇状拓扑结构的传感网可靠度评估方法.实验给出了恶意程序传播对传感节点可靠度的影响,结果表明所提出的方法能有效评估整个传感网的可靠度.

受恶意程序传染的WSNs可生存性评估

为实现传感节点数据高可靠传输的无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks),提出一种针对受恶意程序传染的聚簇WSNs可生存性评估方法。通过使用能预测恶意程序传染行为的博弈模型,将恶意程序传染的故意性与马尔可夫链的随机性关联,实现利用马尔可夫链中的状态转换描述恶意程序传染行为的目的。使用提出的易感节点可靠度评估指标,根据可靠性理论将聚簇WSNs看作一个"并-串-并"系统,推理得到了一个簇、一条路由直至整个WSNs的可靠度评估指标,最终得到WSNs生存期评估指标。实验分析了影响WSNs可生存性的因素,结果表明提出的方法能有效评估WSNs的可生存性,为设计高可生存的WSNs提供理论基础。

基于最优反应均衡的传感网恶意程序传播抑制方法

为抑制传感网恶意程序传播,在考虑传感网恶意程序传播参与者"有限理性"的基础上,提出一种基于最优反应均衡的方法。根据传感网恶意程序传播过程中的博弈分析,建立传感网恶意程序传播阶段博弈模型以反应传感网恶意程序和传感网入侵检测系统之间的博弈交互过程。由参与者之间博弈交互持续进行的事实,建立传感网恶意程序传播重复博弈模型。使用最优反应均衡预测传感网恶意程序的行为以解决重复博弈纳什均衡解求解困难的问题,给出抑制传感网恶意程序传播的算法。实验分析了参与者基于最优反应均衡的策略,对所提出方法的有效性进行了验证。

基于云计算和动态贝叶斯博弈的WSN恶意程序传播优化抑制方法

为有效地应用入侵检测系统检测WSN(wireless sensor network,无线传感网络)恶意程序从而抑制WSN恶意程序传播,在考虑WSN节点资源有限和云计算平台资源几乎无限的现状基础上,借助云计算平台提出WSN入侵检测网络结构。依据传感节点和WSN入侵检测代理之间博弈过程的分析,使用动态贝叶斯博弈建立了考虑WSN入侵检测代理监控数据发送能耗和传感节点隐私保护需求的WSN恶意程序传播抑制博弈模型。依据建立的博弈类型,并基于精炼贝叶斯均衡提出抑制WSN恶意程序传播的优化策略,并给出具体的算法。实验分析了影响WSN入侵检测代理选择优化策略的因素,为具体应用提供了实验依据。

程序设计类课程思政资源池构建及教学实施方法探索

针对程序设计类课程思政教学全方位协同育人问题,提出围绕培养方案和课程大纲,结合课程目标达成的自上而下的课程思政资源池构建方法,阐述基于课程内容的耦合度分级策略,介绍面向程序设计类课程的全过程课程思政实施过程,以助力课程思政有效实施。

基于微分博弈的在线社交网络恶意程序传播优化控制方法

针对在线社交网络(OSN)易传播恶意程序的现状,通过扩展传统的传染病理论,在考虑防御者和恶意程序主观努力度的基础上,提出了能确切描述OSN恶意程序的微分方程模型。利用微分博弈,建立了能反映防御者和恶意程序交互过程的OSN"恶意程序防御微分博弈"模型,当恶意程序动态改变其最优控制策略时,为防御者给出最优动态控制策略。实验结果表明,提出的方法能明显地抑制OSN恶意程序的传播,为防御OSN恶意程序提供了新途径。

一种多色度格式级联编码的AVS2全色度图像编码算法

在我国最新的第二代数字音视频编解码算法标准(AVS2)的基础上,提出了一种多色度格式级联编码(MCFCC)的全色度(4:4:4采样格式)图像编码算法。MCFCC算法首先对4:4:4采样格式的图像进行色度下采样转换成4:2:0采样格式的图像,然后进行4:2:0采样格式的帧内预测、变换、量化、反量化、反变换、熵编码和在率—失真最优化过程中使用带权重的4:4:4采样格式的失真计算方案,最后将其上采样为4:4:4采样格式的预测补偿图像并采用4:4:4采样格式的环内滤波补偿算法。实验结果表明:对于全色度自然图像,MCFCC算法在低编码复杂度和低实现成本(完全复用4:2:0编解码模块)的前提下,综合编码效率进一步提高。

一种基于字节型多变长码的串匹配的Alpha图像编码算法

根据Alpha图像的特征和串匹配算法的编码参数统计特性,提出了一种基于字节型多变长码的串匹配的Alpha图像编码算法。该算法首先对多个串匹配编码参数采用字节型多变长码方案进行联合优化编码,然后采用邻近偏移量优先的分段映射方案对偏移量参数进行编码,最后对匹配串长度参数采用分段编码方案进行编码。实验结果表明,本文提出的算法与LZ4HC、zlib、PNG、HEVC(x265)相比,都具有超低复杂度兼高编码效率的优势。

基于颜色特征的人流量实时检测方法

为改善视频监控中人流量检测的准确性问题,提出一种利用头发颜色特征的人流量跟踪检测方法。该方法对输入图像同时做如下两个操作:基于头发颜色特征的二值化和基于混合高斯模型的前景提取。对这两者合并后的结果做特征判别就可以得到人头区域。以人头区域为目标进行跟踪,分析运动轨迹特征后可以判断行人的进出方向及数目。实验表明该方法在双向行走、行人密集及背景干扰条件下均有很高的正确率。并且,每帧图像平均处理时间只需20 ms,完全可以满足实时处理的要求。

面向Android和Web平台的温湿度云端监测系统

由于传统的人工测量方式工作量大、成本高,且不便于实时采集、分析和管理测量数据,因此文中开发了一套基于Android和Web平台的温湿度云端监测系统。该系统首先采用CC2530单片机搭建传感网络,利用DHT11传感器采集监测环境的温湿度数据;然后通过串口将采集的数据发送至PC端,在PC端利用Java程序接收和分析数据,上传并存储于云端MySQL数据库;最后,利用Android程序与Web程序请求本地Apache服务器,由服务器代理获取云数据后并返回,在Android平台和Web平台绘制温湿度折线图。实验证明,该系统搭建成本低廉,维护便利,具有较好的可扩展性,能够实现温湿度的实时采集和显示。

基于ZigBee的室内安全报警系统

针对室内火灾、煤气等安全隐患,文中开发了一种基于ZigBee的室内安全报警系统。该系统由多个传感器以及基于Python的上位机软件组成。其中,传感器包括ZigBee协调器、路由器、温湿度传感器、声光报警传感器、烟雾传感器等。该系统的终端节点首先通过各传感器采集室内监测点的温度、烟雾浓度和监控视频等,同时将获取的数据通过ZigBee网络发送给协调器。然后,协调器根据接收数据控制声光报警器,并通过串口将数据发送给上位机程序。最后,通过上位机软件在图形界面实时查看各监测点的传感器数据。实验证明,该报警系统可通过多传感器实时监测室内环境,降低安全风险,具有成本低、操作方便、易于扩展等优点。

基于卷积神经网络的结肠镜图像息肉识别

肠息肉是一种结直肠表面突起的病变,并有可能进一步发展为结直肠癌,目前结直肠癌是我国第三大癌症.提前发现肠息肉并进行摘除是防止结直肠癌的有效方法,当前人工筛查仍存在较大程度的漏检测.对VGG16、ResNet18、GoogLeNet、EfficientNet和SeNet五种卷积神经网络模型进行肠息肉检测适应性研究,实验结果表明GoogLeNet模型性能较优.在2100张图像规模的数据集中,达到了准确率99.84%、精确率100%、召回率99.7%,可为结肠镜辅助息肉筛查提供支撑.

结合改进CamShift算法的人脸识别门禁系统

人脸识别门禁系统已经得到了广泛的应用,但是要求被识别人员靠近图像采集设备,使用起来极不方便。解决此问题的关键是在被识别人员的正常行走过程中完成人脸识别的任务,然而在人的正常行走过程中,因为角度、表情等变化,可能会导致人脸识别产生错误的结果。针对此问题,设计了一种结合CamShift跟踪算法的人脸识别门禁系统,采用人脸检测的结果来改进CamShift跟踪算法,然后再利用这条CamShift跟踪轨迹上人脸识别结果序列来修正错误识别。实验结果表明该系统能够完成正常行走过程中的人脸识别任务,并且有更高的识别率。

基于Android平台的土木工程地质测量电子手簿

在野外地质勘测工作中,使用记录纸记录测量数据具有一定的局限性,不仅工作量大、容易出错,而且测量仪器携带也不方便,从而极大地限制了土木工程师的勘测效率.为此,本文充分考虑到智能手机所集成的先进技术和便携的优势,采用Java语言设计一款基于Android平台的土木工程地质测量电子手簿APP系统.首先利用SQLite数据库保存项目获取的相关数据,然后集成百度地图采集工点的定位信息,并借助陀螺仪测量岩石面的倾向和倾角,最后采用Socket技术连接硬件测试设备,同时采集岩体电荷载的实验数据.通过实验测试结果证明,该电子手簿能够实现多模测量数据的自动记录和校正,从而提高土木工程师野外勘测的工作效率.