通信光缆线路日常维护及管理研究

通信光缆线路故障难以预测,通信服务商除了要提升预防能力,还要面对通信光缆线路事故突发性、不确定性等挑战。如何提高管理质效、降低运维成本,俨然成为影响通信光缆线路长效价值的新问题。文章通过梳理通信光缆线路故障原因,从通信服务商角度设计光缆线路日常维护计划,并提出可行的管理系统建构措施,以供参考。

基于孪生网络与证据推理规则的视频目标跟踪

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已经作为特征提取的方法被广泛用于视频目标跟踪。由于CNN每层卷积特征在给定的视频序列上具有不同响应以及随着层数的增加,提取的特征更为高级和抽象,所以仅使用最高层的卷积特征用于视频跟踪准确率可能大大降低。为解决这一问题,文章在孪生网络的基础上提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)加权位置信息组合方法。描述了基于ER规则组合位置信息的过程,然后构建了位置信息组合模型。通过实际跟踪实验验证了模型的实际效果。

重载汽车用SCR催化转化器模拟分析及测试

应用三维软件Pro/E进行SCR催化转化器建模,使用CFD软件AVLFire对建立的SCR催化转化器模型流场、速度均匀性进行模拟,根据模拟结果对数模结构优化,按优化前后的图纸进行封装,并对比测试优化前后的SCR催化转化器背压和催化转化效率。

通信光缆的敷设及测试技术的探索

随着我国社会、经济的高速发展,对于通信水平的要求也在不断提升。光缆作为通信体系建设的基本单位 ,因此必须要针对光缆的质量以及敷设标准进行严格地管理,才能保证整体通信体系运行的稳定性以及传输性能。在实际施工过程中,施工人员必须要具备较高的专业水准,落实各项敷设措施,同时开展各项性能测试。基于此,文章针对通信光缆的施工工序、技术要点进行分析,并提出几种性能测试方式,以此为相关从业人员给予理论参考依据,推动我国通信系统的创新发展。

决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法

针对视频目标跟踪过程中出现目标被遮挡情况导致跟踪器性能下降的问题,提出一种决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法。该算法选取跟踪学习检测(TLD)算法和核相关滤波(KCF)算法作为集成方式的主体跟踪算法用于跟踪所选择视频目标。首先,使用直方图算法感知目标在运动过程中场景是否被遮挡的情况。然后,运用马尔可夫决策过程(MDP)利用上下文信息做出决策。最后,根据决策结果在目标被遮挡与否时选择TLD算法或KCF算法用于跟踪目标。仿真结果表明,提出的多模式目标跟踪算法集成方式较传统目标跟踪算法在实时性和鲁棒性综合性能上有更好的表现。