基于小波提升框架的图像序列中运动目标检测算法

图像序列中运动目标的检测和跟踪是智能监测系统中的重要问题,为了提高运动目标识别的效率和准确性,同时解决目标运动中的形变造成的检测困难,首先针对传统的运动目标检测算法所存在的局限,把小波提升框架运用到运动目标的检测中,然后充分利用小波的多分辨率特性和提升框架可以直接在时空域内设计的优点,再结合可变模板方法,提出了一种新的基于小波提升框架的运动目标检测算法。实验结果表明,新方法较好地解决了目标运动中因形变造成的检测困难,并提高了检测效率和速度。

动态场景图像序列中运动目标检测新方法

在动态场景图像序列中检测运动目标时,如何消除因摄影机运动带来的图像帧间全局运动的影响,以便分割图像中的静止背景和运动物体,是一个必须解决的难题。针对复杂背景下动态场景图像序列的特性,给出了一种新的基于场景图像参考点3D位置恢复的图像背景判别方法和运动目标检测方法。首先,介绍了图像序列的层次化运动模型以及基于它的运动分割方法;然后,利用估计出的投影矩阵计算序列图像中各运动层的参考点3D位置,根据同一景物在不同帧中参考点3D位置恢复值的变化特性,来判别静止背景对应的运动层和运动目标对应的运动层,从而分割出图像中的静止背景和运动目标;最后,给出了动态场景图像序列中运动目标检测的详细算法。实验结果表明,新算法较好地解决了在具有多组帧间全局运动参数的动态场景序列图像中检测运动目标的问题,较大地提高了运动目标跟踪算法的有效性和鲁棒性。

基于仿射不变量的运动目标遮挡检测和跟踪

图像序列中运动目标的遮挡检测和处理是目前在动态图像处理时经常碰到,且比较难于解决的问题。本文针对复杂背景下图像序列的特性,给出了一种基于仿射不变量的多运动目标的遮挡检测和跟踪方法。该法首先给出了仿射不变量向量的构造,以及基于它的遮挡判决准则;然后,结合被跟踪目标的先验知识,给出丁,轨迹线以及遮挡区域的预测方法;最后,给出了依赖于仿射不变量向量的运动目标遮挡和跟踪的详细算法。实验表明新算法较好的解决了复杂背景下序列图像中的运动目标遮挡检测和跟踪的问题,较大的提高了运动目标跟踪算法的鲁棒性;同时新算法具有较快的响应速度。

基于任务综合规划的相控阵自适应调度方法

研究机载相控雷达调度优化控制问题。机载相控阵雷达可以高效遂行作战任务,但如何合理调度雷达任务请求,实时优化处理同时多任务对系统时间资源的竞争,是充分发挥多功能相控阵雷达性能优势的关键。针对相控阵雷达同时多任务在时间窗约束下实时优化调度问题,在综合考虑调度时刻前后任务请求、调度限制和可用资源等因素基础上,权衡任务请求重要程度、紧急程度和前后一定时间段内资源利用情况,提出了一种利用任务综合规划的相控阵自适应调度算法。仿真结果表明,新算法能够在雷达有限时间资源内提高相控阵雷达任务调度效率和时间利用率,获得了更优的综合性能。

无有效重叠区域的SAR图像拼接方法

机载SAR雷达在成像时,由于受各种随机噪声因素的影响,在其所生成的相邻图像帧间存在小的重叠、断裂或者错位,因此常常不能提取出满足独特性要求的特征子图像。针对此类SAR图像序列的拼接,给出了一种新的无有效重叠区域的SAR图像拼接方法,该方法先利用图像特定点地理坐标以及载机航迹角进行粗拼接;然后提取邻接处附近的显著线状特征,同时对这些特征进行较精确的匹配定位;最后对拼接处的像素灰度进行融合,以避免出现明显的接缝。实验结果表明,新方法在进行无有效重叠区域的SAR图像拼接时,取得了较好的拼接效果。

基于信号相似的运动估计及其在图像稳定中的应用

图像稳定技术是大多数从图像序列中目标检测和跟踪方法的基础,并且这类实时应用常常对算法的快速性具有更高的要求。本文针对复杂背景下图像序列的特性,提出了一种信号和图像相似的判断方法,以及一种具有可变分辨率的类四叉树结构,并给出了基于它们的图像序列帧间全局运动估计方法,并用它来稳定序列图像;该法使用类四叉树结构划分图像逐渐聚焦以分割出满足独特性要求的图像参照结构,将参照结构的选择和图像的粗匹配集成起来,使参照结构的选择过程不依赖于图像分割的结果,避免了额外开销;特别是新算法在估计过程中将复杂的二维图像运算转化为一维投影进行处理,有效的降低了计算负荷。试验表明新算法不仅能够补偿帧间的平移运动,而且可以补偿帧间的旋转运动。较好的解决了由运动摄影机获得的复杂背景下序列图像的稳定问题,加快了算法的速度,提高了序列图像的稳定精度。

基于开放式行业组件库的ERP交互式构建模型

本文分析了ERP实施的现状和形成原因,提出了一种新的ERP软件系统的获取需求的方法,并给出了ERP软件统的交互式构建模型。

基于目标威胁度计算的相控阵快速确认跟踪模式

机载相控阵雷达在探测远程、低空、高速目标时具有较大潜力。本文对机扫加相扫雷达环境下,如何充分发挥相控阵优势,提高机载雷达跟踪远程低空高速目标性能展开研究,在传统边扫边跟(Track while scan,TWS)技术基础上,给出了一种基于目标威胁度的快速确认跟踪模式。该模式采用有效的相控扫描策略,充分利用其波束捷变能力,通过相控回扫,一方面快速起始航迹,增加高威胁目标的跟踪距离;另一方面适当增加探测数据率,提高对远距高威胁目标的跟踪性能。仿真试验表明,新跟踪方法不但可以较好克服目标雷达散射截面积(Radarcross section,RCS)起伏影响,较快地起始和跟踪目标航迹,而且保留了TWS方法覆盖空域广的优点。

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成:任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.

织物组织结构自动识别系统拼接算法研究

针对在织物组织结构识别中,在高放大倍率下,无法在一帧显微图像中获取所观测对象全貌的问题,提出了一种对多帧局部织物图像进行无缝拼接的方法。该方法首先确定织物纱线的周期,再通过动态选取模板进行拼接;并且针对拼接图像较多的情况,采用了以第一帧图像的拼接位置来确定后续图像拼接位置的等距图像拼接方法,从而减小了计算复杂度。该方法已成功应用到织物组织结构自动识别系统中,取得了较快的拼接速度和较好的拼接效果。

并行多传感器多目标跟踪系统性能优化算法

研究密集杂波环境下的并行多传感器多目标跟踪优化问题,针对传统的数据互联在杂波数量多,虚警率高的情况下测量与航迹关联计算量大,配对正确率低等缺陷,提出了一种采用多级数据压缩的结构化分枝多假设改进算法,设计了一种确定测量与航迹最优配对的测量聚类方法,将已有的单级数据压缩技术扩展为两级数据压缩。利用上述方法对结构化分支多假设算法中的冗余分枝进行压缩和剪枝,产生航迹家族树最优的"等效分支",并给出优化后的状态估计输出。仿真证明,改进算法减少了运算时间,提高了跟踪精度和实时性,为密集杂波环境下的多目标跟踪提供了一种有效方法。

基于强跟踪滤波器的交互式多模型算法

针对传统的EKF-IMM算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的交互式多模型算法。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实现了对滤波器增益的实时调节,从而提高了系统对机动目标的自适应跟踪能力和跟踪精度。仿真结果表明,在目标不发生机动时,该算法和EKF-IMM算法的跟踪效果相近,在目标发生强机动时,该算法在径向速度和方位角的跟踪精度要优于EKF-IMM算法;提出的算法具有更优的机动目标跟踪性能。

杂波干扰环境下的变分贝叶斯目标跟踪算法

为了提高杂波干扰环境下的目标跟踪精度,将概率数据关联与变分贝叶斯理论相结合,提出了一种变分贝叶斯概率数据关联卡尔曼滤波(PDA-VB-KF)跟踪算法。算法首先采用概率数据关联(PDA)技术获取目标的有效量测,随后基于伽马分布设计相应的自适应因子以修正有效量测的噪声协方差。最后在变分贝叶斯(VB)框架下,实现自适应因子和目标状态信息的联合估计。为验证提出算法的跟踪性能,通过两种仿真案例对其进行测试。仿真结果表明,相比于传统的最近邻卡尔曼滤波(NN-KF)算法,k最近邻卡尔曼滤波(KNN-KF)算法和概率数据关联卡尔曼滤波(PDA-KF)算法,提出的算法具有更高的跟踪精度。

药店未取得《医疗机构执业许可证》开展诊疗活动的案例分析

药店坐堂行医是近年来非法行医比较多的一种表现形式。由于经营模式多种多样（如股份公司的分支机构、连锁经营、承包租赁等）导致的处罚主体的认定、以及执业行为和非法所得认定的困难等，给行政处罚带来了一系列问题。笔者现就我局2007年4月对一药店未取得《医疗机构执业许可证》开展诊疗活动受行政处罚案中涉及的相关问题进行简要分析。

面向低截获的雷达/红外控制与跟踪方法

机载雷达低截获性能是作战飞机隐蔽接敌和先敌发现的重要保障。将相控阵雷达控制灵活、红外搜索与跟踪(IRST)隐蔽性好等特点紧密结合,从尽可能降低雷达探测照射时间获取优良低截获性能角度出发,提出了一种复杂战场环境下机载雷达/红外融合探测控制与跟踪方法。首先研究了机载雷达/红外协同探测跟踪系统图,然后研究了自适应多速率交互式多模型融合跟踪方法,并给出了协同探测传感器控制策略、滤波发散与目标机动判断准则,最后通过仿真分析,验证了新算法的有效性。

基于PN学习的雷达目标鲁棒跟踪算法

传统雷达目标跟踪算法在强杂波环境下跟踪时会产生大量虚警估计的情况,单独跟踪或检测算法都不能对干扰杂波进行有效滤除。针对这个问题,在传统概率假设密度滤波器(PHD)算法的基础上,提出一种联合检测—跟踪—学习的目标鲁棒跟踪算法,即PN—PHD,引入属性检测器,将检测跟踪结果一起送入PN学习器,通过PN学习迭代更新检测器,并修正PHD算法的跟踪估计,以此实现在强杂波环境目标鲁棒跟踪的要求。仿真实验结果表明:PN—PHD滤波算法与传统跟踪算法相比,在强杂波环境下有效地提高了目标跟踪准确性和跟踪精度,同时也弥补了PHD算法在提供目标航迹信息方面的不足。

基于信号幅度的复杂目标新数据互联方法

针对海面复杂目标环境下,如果多目标跟踪过程中仅仅考虑基于运动学特征的数据互联方法,就不能充分利用目标回波信息的问题展开研究,提出一种基于目标信号幅度的新数据关联方法。首先,建立起信号幅度的数学模型;然后,将其与传统JIPDA算法相结合,给出新的雷达量测与目标航迹的互联概率计算方法;最后,仿真实验表明:所提出的JIPDA-AI算法较传统基于运动学特征的多目标数据互联方法JPDA方法和JIPDA方法等有显著的性能提升,可以有效提高复杂目标环境下的航迹跟踪精度。

新农村建设背景下农村土地管理的探析

众所周知,我国是个农业大国,为此,三农问题与我国安定和谐发展存在着紧密的关系,现如今,全国各地均开展着新农村建设工作,而建设中的一个非常棘手的问题就是农村土地问题。原来的农村土地管理制度及政策已然无法满足新农村建设需要,新农村建设中,怎样对土地进行科学管理,成了政府与土地管理部门需要研究的一个关键内容。为此,本文对新农村建设下农村土地管理问题进行论述,旨在可以为业界人士提供有价值的参考和借鉴,进而更好的推进农村土地管理工作的顺利开展。

基于极限学习机的目标智能威胁感知技术

空中目标威胁感知是智能空战的关键技术之一。针对空中目标威胁评估问题,提出一种基于极限学习机的目标威胁智能感知策略。该方法首先提取目标威胁评估的高权重态势因子,并采用隶属度函数进行归一化数值解译;然后,借助专家知识采用极限学习机理论对威胁感知的输入输出数据进行建模,构建智能感知推理模型;最后,建立基于极限学习机的目标威胁智能感知流程。仿真结果表明,该算法具有较高的威胁感知精度以及较好的算法实时性。

基于瞬时时宽带宽积的LPI波形射频隐身性能评估方法

低截获波形是实现机载雷达射频隐身和主动反侦察的重要技术手段,其射频隐身能力的评估具有重要意义。为了解决现有评估方法计算复杂、实战应用困难的问题,文中提出了一种基于信号瞬时时宽带宽积的低截获波形射频隐身性能评估方法,从截获接收原理与低截获信号波形时频分布特性出发,构建瞬时时宽带宽积表征因子,并利用该评估方法对四种波形进行了仿真实验。实验结果表明:文中所提方法对雷达低截获波形的射频隐身性能具有很好的度量作用。