基于多特征建模的粒子滤波红外目标跟踪算法

提出一种基于多特征融合进行建模的粒子滤波红外目标跟踪算法。提取红外图像的灰度特征和边缘特征,将灰度直方图以及边缘直方图结合起来进行目标建模。选取的2个特征具有很强的互补性,有效地克服了使用单一特征建立目标跟踪模型时无法避免的一些缺点。分析和实验表明,该算法对于目标的各种复杂运动状态均能稳健、有效地跟踪,具有较好的实时性和准确性。

基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法

自动、快速、客观地对岩屑进行分类是录井过程中一个非常重要的问题.以往在现场主要是靠人工经验的方式对各类岩屑的百分含量进行估测.但该方法受人为因素的影响较大.本文针对这个问题,提出基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法.算法采用Tamura纹理特征对不同岩性的岩屑图像进行纹理提取,然后将提取的Tamura纹理特征带入GDA(Generalized Discriminant Aanalysis)分类器进行岩屑的识别.通过对四川某地气田4口井的现场随钻的实验结果表明本文算法识别算法具有较高的识别率,为快速自动岩屑分类提供了一个有效的方法.

基于贝叶斯网络分类器的车牌相似字符识别

相似字符识别率低会影响整个车牌识别系统的性能,而相似字符之间只有局部特征差异较大,并且相似字符样本数目多少差异较大,目前常用的分类器表现得都不稳定.贝叶斯网络分类器充分利用和综合先验知识与样本信息,无论实验样本和特征数目多少,表现得都很稳定.通过使用几千个测试样本对分类器进行测试,并与其他分类器的识别结果作比较.实验结果表明,在相同的特征下,与AdaBoost分类器、BP神经网络分类器、SVM分类器相比,贝叶斯网络分类器对车牌相似字符的识别有较高的识别率和更高的稳定性.

基于VisualNet的图示化运维系统能设计与实现

引言 空管通导设备保障部门的日常运维工作，维护对象众多，既要监控服务器、交换机、路由器等硬件设备的状态，也要保障计算机操作系统、数据库、系统进程等软件及运行环境的正常，同时还要承担各种类型、

局域网Conficker网络蠕虫病毒的防护

网络蠕虫病毒，将计算机网络作为攻击对象，严重威胁着局域网系统的网络安全，如不严加防范，将会造成系统的网络拥塞甚至是网络瘫痪。Conficker病毒最为网络蠕虫的典型，是迄今为止传染能力最强的一种蠕虫病毒，若局域网系统感染此病毒，可能会带来难以估量的损失。因此，对于Conficker蠕虫病毒的研究、预防、排查及清除就显得尤为重要。同时，在日常工作中，也应该加强局域网系统的网络安全防护措施以及网络安全意识的培养。