基于同态加密和边缘计算的关键目标人脸识别方案

随着我国综合国力和国际地位的提升,越来越多的重大国际活动在我国一线城市举办,如成都大运会和杭州亚运会,庞大的人流量和复杂的人群类别给我国安保队伍造成了不小的安保压力.由于传统的人脸识别系统是在明文状态下在中心服务器中实现人脸识别,并依赖传统国密算法保证安全性,这对整个系统的计算效率和安全性都无法给予充分保障.为此,基于CKKS同态加密方案和Insightface人脸识别算法,提出了一种支持边缘计算的关键目标人脸识别方案.首先利用CKKS同态加密方案对关键目标人脸特征进行加密,并将密文数据分配给各个前端监控设备,之后由前端监控设备负责提取现场人群的人脸特征,并计算与密文数据库的匹配度,最后将密文计算结果返回至中心服务器并进行解密.实验结果表明,该方案在LFW数据集上阈值为1.23时,密文中的识别准确率为98.2116%,证明该方案的可靠性.

针对时间关键目标的巡飞弹作战效能分析

利用蒙特卡罗法对时间关键目标的巡飞弹的作战效能进行了研究.对战场环境、模型参数进行分析和设定,确立随机目标特征,以浮现距离时间推进,实现了作战效能仿真,给出了效费比.该模型引入了敌方指挥官的人效因子,体现了巡飞弹对时间关键目标的作战特点和战场的动态交互性,充分展示了巡飞弹作战的特点.仿真结果表明,利用巡飞弹对付时间关键目标,具有较高的效费比和作战优越性.

汽车巡航系统前方关键目标识别研究

针对巡航系统在弯道行驶路段常出现目标车混乱或丢失的现象,应用扩展卡尔曼滤波理论进行巡航系统前方弯道关键目标识别研究。建立纵向、侧向与横摆的非线性三自由度车辆模型,设计了横摆角速度的扩展卡尔曼滤波器,实现了道路曲率的在线实时估计。建立了弯道关键目标识别模型并给定了关键目标判定依据。采用模糊控制理论,设计了多目标车换道模糊逻辑控制器,预判危险换道车辆,确定了直道行驶的关键目标车。利用MATLAB/Simulink搭建立了三自由度车辆模型的扩展卡尔曼滤波器仿真模块,采用双移线输入实现了车辆横摆角速度与质心侧偏角估计的验证。在Carsim中构建车辆模型、传感器模型及道路模型等仿真环境,实现了与Simulink控制模块的联合仿真,验证了弯道多目标行驶及直道行驶工况下关键目标的准确识别,结果表明:采用扩展卡尔曼滤波理论的弯道目标识别方法能够准确判定弯道关键目标,有效避免系统在弯道路段因目标混乱或丢失而造成的追尾事故。基于模糊控制理论的关键目标模糊判别方法可预判直道行驶危险换道车辆并准确识别关键目标。

汽车巡航系统前方弯道关键目标识别研究

为解决巡航系统在弯道行驶路段常出现目标车混乱或丢失问题,应用扩展卡尔曼滤波理论研究巡航车前方弯道关键目标识别方法。基于三自由度车辆模型建立横摆角速度扩展卡尔曼滤波器,实现道路曲率的在线估计,构建弯道关键目标识别模型并给定判定依据。利用MATLAB/Simulink建立弯道关键目标识别的仿真模块,采用双移线输入验证横摆角速度与质心侧偏角的估计。实现了Carsim环境与Simulink联合仿真,验证了弯道多目标行驶工况下关键目标的准确识别,结果表明:提出的弯道目标识别方法能准确判定巡航车在弯道路段的关键目标,可有效避免巡航系统在弯道路段因目标车混乱或丢失而造成的追尾事故,其研究成果对于完善或改进ACC系统性能具有重要参考价值。

复杂交通环境下基于关键目标的视觉SLAM

为解决当前视觉SLAM(simultaneous localization and mapping,同时定位及地图构建)算法在近处纹理稀缺、动态物体遮挡等复杂交通环境下出现的定位失效的问题,提出一种基于关键目标的视觉SLAM算法。首先,以典型交通场景环境感知算法所检测的交通信号、标志等静止目标为基础,在静止目标中进行特征提取并筛选关键目标。其次,通过关键目标的类别和几何参数完成相连帧之间关键目标的匹配。然后,基于关键目标进行SLAM系统的初始化和跟踪,并通过最小化重投影误差求解当前相机位姿。最后,在局部建图线程中对相机位姿和关键目标三维坐标联合优化,并在局部地图中更新。经实验验证,所提算法能有效解决近处纹理缺失环境下的定位失效问题,保持了较高的定位精度,具有良好的环境适应性。

基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法

为提高弱纹理图像关键目标点的检测识别能力,提出基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法;构建低光照强度弱纹理图像关键目标点的拓扑特征分布模型,采用透射率作为检测系数,结合亮通道的先验知识,建立像素大数据分布集,采用暗原色融合和RGB像素分解方法实现对低光照强度弱纹理图像的信息自适应增强处理;根据透射区域噪点融合匹配结果,采用交叉组合滤波检测和深度学习算法,实现对低光照强度弱纹理图像降噪和信息增强,据此实现对低光照强度弱纹理图像关键目标点检测识别;仿真结果表明,采用该方法定位识别的精度较高,平均为0.93,图像输出质量较好,峰值信噪比平均为32.87,通过准确率-召回率曲线的对比也表明性能较为优越。

远距离动态图像中关键目标无损挖掘算法设计

由于远距离动态图像受到光照、大气干扰等因素的影响,同时关键目标与周围环境融合度高,导致难以准确地识别,使得图像关键目标提取完整度低。因此,提出一种远距离动态图像关键目标无损挖掘算法。基于三边滤波的HSV空间多尺度算法对远距离动态图像增强处理,采用直方图相似度匹配方法对动态图像的关键目标鬼影消除。根据动静态背景划分方法,对动态图像的关键目标无损挖掘。实验结果表明,所提方法的远距离动态图像关键目标无损挖掘精度高、完整性在98%以上、整体应用效果好。

基于视觉显著性的煤矿井下关键目标对象实时感知研究

随着煤矿智能化技术发展,井下关键设备目标对象视觉感知应用需求日益增强。井下复杂场景,特别是生产工况综采工作面,人员及设备目标频繁交错呈现。基于监控视觉画面实时检测、提取人员及关键设备目标对象,对实现井下关键设备目标对象智能监控,生产场景智能感知与安全生产管理意义重大,因此需要研究井下关键目标对象实时感知方法。基于视觉注意机制的显著目标检测和分割是复杂场景关键目标对象感知的有效方法之一,但是显著性检测和目标分割过程计算复杂度高、耗时长,难以达到工程应用的实时性要求。基于此,在分析图像视觉特征的基础上,特别是煤矿井下图像视觉特征,提出一种基于随机采样区域对比度计算的实时显著性检测方法,引入随机采样策略对原图像像素进行采样后利用Efficient Graph-based Segmentation方法将图像分割为若干区域,然后计算区域对比度获得区域显著性,实现了实时显著性检测;在显著性区域或者目标分割过程中,提出一种自适应的前景背景阈值迭代方法,基于Shared Sample Matting方法实现显著目标的实时分割提取。基于公共数据集进行试验分析,结果表明,该方法不仅提高了显著性目标的检测分割精度,而且达到30 FPS左右的显著目标检测、分割实时处理效率。同时,将该方法应用于煤矿井下复杂场景中关键设备目标对象的实时感知,效果良好,满足工程应用需求。

基于无人机航拍图像的关键目标点间距测量研究

为了解决以往测距方法受到噪声影响而导致测量结果精准度低的问题,提出了基于无人机航拍图像的关键目标点间距测量研究;依据无人机航拍图像上下行链路测距原理,设计测量方案实现流程;利用三轴机光电经纬仪获取关键目标点方位角和高低角,采用灰度信息匹配方法匹配图像,标记参考点;根据参考点生成特征描述子,通过局部自相关函数曲率对多维特征描述子进行分类,并对像素点进行检测,以此提取特征点,通过无人机上下行链路获取的图像信息进行间距测量计算;经过图像坐标变换、重采样、图像增强、图像平滑步骤完成误差修正,实现去燥目的;在地空链路有线测试平台上进行数值分析,由结果可知,基于无人机航拍图像测距结果更为精准,有效提高了在复杂地理环境下方法测量精度。

网络化作战体系中的关键目标选择研究

网络化作战体系是联合作战中各种武器、装备、设施、力量的有机组织形式.研究结合目标节点特性和网络结构特征,围绕作战打击链路,在多层异构网络中分析有效作战能力的形成机理.基于复杂网络级联失效理论,模拟计算单个目标或目标组合失效后对体系作战能力的影响,并以体系能力的最大化下降为目标函数,以打击目标代价为约束条件,运用多目标优化方法求解作战体系关键节点,为联合作战目标分析选择提供理论指导和计算支撑.

关键目标选择问题模型研究

现代信息化战争多使用打击精度高的中远程武器,保证了稳准狠的条件,但目标体系往往有多个目标单元,具体打击哪些目标单元就成了首要问题。构建了目标体系网络,运用场理论中势函数的概念对目标体系的作战能力进行量化,通过定义三元组(打击行动结果、目标单元状态和目标单元间失效影响关系)来描述目标体系网络级联失效关系,以效费比最优为目标函数,建立了关键目标选择模型。举例说明了该方法的合理性和有效性,为指挥员进行关键目标选择提供有效的解决思路。

运用目标与关键成果法提升公立医院职能部门中层干部执行力

当前新医改形式下,公立医院职能部门中层干部在组织战略目标实现过程中承担着越来越重要的作用。根据当前公立医院中层干部执行力的要求和提升困境,基于目标与关键成果,制定中层干部目标责任管理机制,并以此推动中层干部执行力的提升。

基于OKR法的国家医疗质量安全改进目标实现路径探索

上海申康医院发展中心为落实国家医疗质量安全改进目标,以目标与关键成果(Objectives and Key Results,OKR)法为理论框架,制定主要目标任务和关键结果清单,主要做法包括搭建推进医疗质量安全监管工作的组织架构,建立系列医疗质量安全目标的量化指标,形成标准化管理制度,建设信息化平台及加强监管。OKR法可有效推动落实国家医疗质量安全改进目标管理,搭建跨机构医疗质量安全管理网络并强化过程管理,有效推动医疗质量安全持续改进。

考虑准备时间和关键目标的柔性作业车间低碳调度研究

针对考虑依赖于顺序准备时间的柔性作业车间低碳调度问题(Flexible job shop low carbon scheduling problem, FJSP),提出了一种新型帝国竞争算法(Imperialist competitive algorithm,ICA)以充分优化关键目标最大完成时间和总延迟时间的同时持续改进非关键目标总能耗。该算法采用新的同化策略使得帝国内每个解至少存在多个学习对象并区别对待帝国内的最好解和其他殖民地,新型帝国竞争中给出了归一化总成本新定义并引入了殖民国家的全局搜索。通过试验系统地分析了总能耗的恶化程度与关键目标的改善程度之间的关系,并验证了新型ICA在求解所研究低碳FJSP方面较强的优势。

目标与关键成果管理在医院职能部门评价中的应用

目的在公立医院改革持续深化的背景下,在医院职能部门评价中引入"目标与关键成果"管理模式,为职能部门绩效管理提供新思路。方法通过设计工作评价信息系统,重点引导职能部门强化服务战略和支持临床职能。结果新的评价体系结合360度测评和工作评价两种模式,包括服务临床、协作配合、领导胜任、综合表现、战略贡献、执行能力6个评价维度。结论 "目标与关键成果"管理为考评工作提供客观依据,对医院职能部门的评价有一定借鉴意义。

图像序列中目标关键帧快速搜索算法

在目标测量时所获得的图像序列中 ,如何定位目标关键帧 (最有利于目标测量的图像 )的位置 ,对目标识别的效率和测量设备的性能有着显著的影响 针对具有复杂特性的目标图像序列 ,提出了一种基于帧间像素灰度差值来定位目标关键帧的快速搜索算法 该算法仅仅利用像素灰度值这一最基本的特征 ,将图像序列中相邻两张图像的同一像素的灰度差值与给定阈值相比较 ,统计高于阈值的像素个数 ,再与另一给定阈值相比较 ,进而确定目标关键帧的位置 实验结果表明 ,该算法对目标大小不同、形状不同 ,环境不同 ,信噪比较高的图像序列都具有快速。

目标与关键结果管理法在护士规范化培训新模式持续改进中的应用

目的观察目标与关键结果(OKR)管理法在护士规范化培训新模式持续改进中的应用效果。方法将2019年新入职护士59名设为对照组,2020年新入职护士55名设为观察组,2组护士在科室实践能力培训12个月后增加病例汇报专项培训与考核。对照组按照常规方法进行为期6个月的培训与考核,观察组引入OKR管理思想和工具进行为期4个月的培训与考核。培训结束后比较2组护士的合格率、优秀率、核心胜任力及培训满意度。结果观察组病例汇报培训考核合格率、优秀率比对照组均有提高,差异有统计学意义(P<0.05);缩短培训时长对2组护士的核心胜任力没有影响,2组比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组培训满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论应用OKR工作法提高了培训考核的合格率、优秀率,缩短了培训时间,提升了新入职护士对培训新模式的满意度,可用于持续改进规范化培训新模式的培训质量。

基于目标与关键成果管理的公立医院绩效管理研究

当前,公立医院绩效管理面临一些局限性:与医保支付方式改革方向不匹配,与医院各层级目标脱节,绩效管理体系不健全。基于此,S医院立足绩效管理实践,引入目标与关键成果管理模式,从绩效实施路径着手构建医院绩效管理体系,包括搭建绩效管理组织架构、确立有针对性的考核体系、实施闭环管理、强化数据支撑,为公立医院绩效管理发展提供借鉴。

目标与关键成果法在临床药学中的应用探讨

目的在临床药学工作中导入目标与关键成果法(OKR)提升临床药学工作管理水平。方法通过OKR介绍和分析,结合临床药师职责探讨,将OKR导入临床药学工作管理。结果运用OKR可进一步提升管理效率,促进临床药学科室和临床药师的共同发展。结论OKR管理简单、容易操作、效果直接,导入临床药学工作管理可跟踪目标完成情况,促进我国临床药学事业的优化发展。

一品红温室栽培目标花期关键技术

调节一品红在国庆节前开花,只有选择对感光不敏感的品种如千禧、旗帜,在常温下,每天光照时间为8h30min,时间长达70～80d,才能做到一品红在国庆节前供市。调节一品红在“五一”节前开花,补光时间要从第1年9月底至第2年2月底,时间长达5个月,每晚补光4h,每天光照时间长达15h左右,晚上光照强度400lx,夜间温度要保持在13℃;再经过1个星期的自然光照,又要进入遮光阶段,从3月7日开始,每天下午4:00至翌日早上8:00用黑色厚膜遮光,每天光照时间为8h,一直到全部苞片转红为止,时间长达50d。