基于分块模式的中小型旅游电子商务网站服务研究

本文提出分块服务模式,由拥有客源的旅行社充当盟主企业,利用电子商务和数据库,从上下游供应商选择合作伙伴,提供完整的旅游服务。并且利用博弈论中的囚徒困境模型分析了盟主企业与供应商合作和忠诚度问题,保证了合作的可靠性。由此解决了旅游供应链中由于链的长度过大而容易崩裂的问题,使得中小型旅行社及供应商的协同合作更加稳固。

基于分块模式和双模式叠加的时域错误隐藏

为了减小视频传输中错误的影响,提高解码端重建视频质量,根据H.264/AVC标准的特点,提出了一种基于宏块分块模式预测和双模式叠加的时域错误隐藏方法。方法先对受损宏块进行宏块级运动补偿和残差修复,得到宏块级隐藏结果;然后利用受损宏块邻块分块模式和边缘特点预测受损宏块分块模式,分模式进行子块运动矢量估计和补偿;最后将宏块级隐藏结果与预测模式运动补偿结果进行双模式叠加,得到最终替代块。实验表明,方法较传统方法在PSNR及视觉上都有一定的优越性。

高职院校《高等数学》课程分块共振教学模式探讨

针对高职院校《高等数学》课程教学中的不足,提出了分块共振教学模式,具体阐述了分块化教材的编写特色、分块化教学内容的构建和分块化教学方法的实施等内容。实践表明,在高等数学教学中实施分块共振教学模式后,学生的学习积极性得到了提高,利用所学数学知识解决实际问题的能力得以加强,取得了较好的教学效果。

探究高职院校《高等数学》课程分块共振教学模式探讨

对于《高等数学》课程在高职院校教学中的不足,进而总结出分块共振教学模式,具体表述分块化编写教材的特点、分块化教学内容重建和分块化教学方式的运用等内容。实际运用表明,在高等数学使用分块共振教学模式以后,学生提升了学习积极性,利用学习的数学知识解决现实生活中问题的能力加强,取得很好的教学成果。

基于图像细节程度的快速帧间模式选择算法

为降低编码过程中宏块进行模式选择的计算复杂度,提出了一种快速模式选择算法．该算法首先计算一个宏块的运动矢量,对运动矢量非零的宏块再进一步计算AC系数能量得到其细节程度,根据细节程度的高低确定待选模式的子集,从而缩小待选模式的数目．实验结果表明,该算法能够在保证对图像质量和码率影响很小的前提下,平均节省33%的编码时间,并获得较好的重建视频图像质量．

基于广义柔度矩阵的井架钢结构损伤识别

钻机井架结构在生产过程中会因各种原因而出现不同程度的损伤及破坏,为解决复杂工作环境下石油钻井井架结构健康监测中损伤识别问题,提出了一种基于广义柔度矩阵的井架结构损伤识别方法。相比于柔度矩阵方法,广义柔度矩阵仅需前几阶低阶固有频率及相应的模态振型便可确保计算的精度。在构建损伤控制方程的过程中,采用矩阵分块模式求解方法,与传统方法中需将单元刚度矩阵扩充整体刚度矩阵维数相比较,所提出的求解方法只需针对单元刚度矩阵的行数进行相应扩充,而列数不变,因此从计算量的统计角度分析可大大降低构建损伤识别控制方程的计算量。最后,以实际工程中的K型井架钢结构为例,结果显示对于不同的损伤位置及程度,该方法均具有良好的识别效果,可用于其他大型结构的损伤诊断或健康监测。

联合梯度直方图和局部二值模式特征的人体检测

针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法。首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实验获得了LBP算子的最佳参数;然后用优化过的插值方式计算HOG特征,将两者组成联合直方图。最后,用线性支持向量机(SVM)通过Bootstrapping的方式训练,得到判别模型。在INRIA人体库上的测试表明,检出率在误检率(FPPW)为10-4时由原始的89%提高到95%,单窗口检测速度由0.625ms提高到0.533ms。本文将纹理特征加入原始描述轮廓的HOG特征中,排除了部分梯度干扰信息造成的误检,提高了检出率。

基于局部线性二值模式的掌纹掌脉融合识别

为了改善图像模糊导致鲁棒性下降这一问题,提出了一种基于掌纹掌脉双模态融合的多生物特征识别方法。对传统的线性二值模式(LBP)方法进行改进,提出了一种新的特征提取方法——局部线性二值模式(LLBP);对掌纹掌脉图像进行分块操作,形成分块局部线性二值模式(BLLBP),并将掌纹和掌脉特征进行融合;利用汉明距离进行匹配。实验图库分别为接触式公用图库和自建Poly U模糊图库以及自建SUT-D模糊图库,并与目前典型方法进行对比实验,结果表明:在三个图库中可分别获得最低等错误率(EER)为1.151 3%,4.516 2%和7.043 9%,充分证明了该方法能够进一步提高身份识别的防伪性、鲁棒性及识别精度,具有可行性。

基于分块LBP融合特征和SVM的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取方法在光线和人脸表情变化的情况下表现不佳、单一方法提取出的特征不能多角度表现出整张人脸的特征信息的问题,提出一种基于分块LBP融合特征和支持向量机(SVM)的人脸识别方法。先将人脸图像划分为不同的块,对每一块提取LBP特征;然后将不同分块的像素均值特征与LBP特征进行融合,用融合后的特征向量来表征人脸;最后引入SVM作为分类器对上述特征进行分类。在YALE、ORL标准人脸库以及自建人脸库上进行实验验证,实验结果表明:该方法识别准确率分别能达到95. 15%,99. 75%,96. 25%,对比实验显示,该方法优于C4. 5决策树、随机森林等传统方法。

基于光照归一化分块完备LBP特征的人脸识别

针对复杂光照条件下的人脸识别,提出了一种基于光照归一化分块完备局部二值模式(B-CLBP)特征的人脸识别算法。该方法对人脸图像进行光照归一化预处理,对处理后的人脸图像进行B-CLBP特征提取,融合成B-CLBP直方图,根据最近邻准则进行分类识别。在Extended Yale B人脸库上的实验结果表明,所提算法可以有效提高复杂光照条件下的人脸识别率。

基于分块LBP特征提取和改进KNN的手写数字识别

针对传统KNN算法的手写数字识别运算量大和分类准确率低的问题,笔者提出一种基于分块LBP特征和训练集生成均值特征向量的改进KNN算法。该方法将样本图像分割为4个区域,分别提取各个区域的LBP直方图,然后将其组合作为该图像的特征向量。通过对比发现,基于分块LBP特征的传统KNN算法的分类准确率达到89%,但用时较长;运用改进后的KNN算法的数字分类准确率达到100%,同时大大减少了计算时间。

交通工程专业课程体系改革研究

本文分析了我院交通工程专业课程设置上存在问题,在此基础上提出交通工程专业课程体系改革的原则和目标,为下一步交通工程专业课程体系的设置提供重要的参考。

环境工程CAD教学改革探索与运用实践研究

通过环境工程CAD传统教学法的效果,引入并建立了高效新型的教学方法:"双实教学、分组驱动教学"模式,结合新时代教学方法,通过分块模式法教学,加上学科前沿及最新研究成果的引入,使实践教学环节和现代教学技术手段的运用更加完善并提高学生的绘图能力。

分块法的模式匹配算法的研究

为提高模式匹配算法性能,介绍经典的模式匹配算法Byoer-Moore和Sunday,分析它们改进后的效率,根据分块法的特点,提出一种新的分块模式匹配(block pattern matching,BPM)算法。BPM算法在预处理阶段先确定模式串的首字符在文本串的位置,再确定此字符后长度等于模式串长度的字符是否等于模式串的尾字符,若符合条件,采用单链表存储结构进行存储,在匹配阶段,利用单链表信息进行双向匹配。实验结果表明,BPM算法大大减少了匹配次数和字符比较个数,从而提高匹配效率。

基于单目视觉的前方车辆检测与测距

针对智能车辆控制中的防碰撞问题,提出一种新的前方车辆检测与测距方法。采用多尺度分块二值模式与Adaboost提取车辆候选区域,根据候选区域内的水平边缘和灰度特征去除车辆误检,解决分类器检测过程中路面和绿化带的干扰问题。利用改进的车辆底部阴影定位方法获得车辆准确位置提高测距精度,建立基于位置信息成像模型的车距测量方法,测量前方车辆距离。实验结果表明,该方法在不同天气情况下车辆平均检测率为98.42%,车距测量平均误差为0.71 m。

基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法

为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。

H.264运动估计整像素部分算法及硬件实现

根据图像序列运动矢量时间、空间分布特性,针对H.264图像压缩提出了一种基于六边形搜索派生的运动估计快速算法,采用双六边形与小菱形结合的搜索模板,减少了搜索点数,降低了运算复杂度.算法部分和编码器其他部分的Verilog模块结合在FPGA上进行了仿真,结果表明,该算法与全搜索、六边形搜索、菱形搜索和不对称十字与多六角形网格混合搜索等算法相比较,在保证图像质量的前提下,具有减少运算量和复杂度的优点.

均质边坡稳定分析的上限解探讨

为探讨边坡稳定分析时得到精确上限解的方法，以无重边坡极限承载力问题为例，依据滑移线场确定破坏机构，推出一个上限解公式，并采用算例与能量法和有限元方法进行比较。分析结果表明：依据滑移线场确定破坏机构所得到的上限解公式与经典滑移线法承裁力公式相同；依据滑移线场确定破坏机构得到的上限解的结果略小于能量法和有限元方法的结论，属于3个上限法中的最小上限解；且能量法和有限元方法最终搜索出的滑面也和滑移线吻合。可见依据滑移线场确定破坏机构的上限法正确、可行、简单、有效，说明以滑移线作为破坏机构的分块模式合理，可得到较精确上限解。

基于MB-LBP和张量HOSVD的人脸识别算法

融合多尺度分块局部二值模式和张量高阶奇异值分解提出一种人脸识别算法。优选不同尺度的MB-LBP算子组合提取图像纹理特征,构造人脸图像的3阶张量模型;利用HOOI算法进行张量高阶奇异值分解;基于HOSVD分解结果采用最邻近算法设计识别分类器。运用Yale数据库和自制数据库进行算法对比实验,验证算法的有效性,实验结果表明,基于Yale数据库,提出算法与LBP-深度置信网络算法的识别精度一样高,均为98.667%;基于自制人脸数据库,该算法识别精度为100%。综上提出算法是一种有效的、可行的识别算法。

基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法

针对布匹瑕疵检测,在传统局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)与局部二值模式方差(LBP Variance,LBPV)的基础上,提出一种基于多尺度分块局部二值模式方差(Multi-Scale Block Local Binary Patterns Variance, MBLBPV)的检测算法。首先,采用适当尺度大小的子区域灰度均值代替单像素灰度值,提取LB P特征,以降低噪声影响;然后,融合图像区域对比度信息,并将其作为编码值的权重,提取图像MBLBPV特征,并基于该特征实现瑕疵的检测。实验结果表明,相对于传统方法,MBLBPV抗噪力强、检测正确率更高。