基于PID算法的水中机器鱼方向档位控制方法

为了找到机器鱼在游动过程中每一时刻适应当前速度的最佳方向档位,笔者基于PID算法,提出了一种水中机器鱼方向档位的控制方法。分析PID控制原理,将其用于水中机器鱼方向档位的控制,设计出了适合机器鱼顶水球模型的PD算法,并给出了具体的实现方法和调试思路。实验结果表明:该算法有效地弥补了以往参赛者使用的算法中的不足,可以使机器鱼快速稳定地调整方向位姿,在实际应用中表现出了良好的带球游动性能。

基于EMD方法的多尺度边缘提取

提出了一个基于EMD方法的多尺度边缘提取方法。利用EMD方法沿水平方向和垂直方向分别处理SAR图像,得到不同尺度的图像。计算不同尺度图像的梯度,得到不同尺度图像的边缘。根据一致性条件,从不同尺度图像的边缘提出SAR图像的边缘。利用这个方法处理了合成孔径雷达图像,成功地提取了图像的边缘信息。

面向分布式EMDN-GRU模型的乘客等待时间预测

面对移动轨迹大数据难以使用传统数据处理平台进行处理,乘客等待时间难以预测,以及GPS数据无法明确给出车辆行驶方向的问题。文章提出一种基于Spark的坐标轴车辆方向判别法,并建立了EMDN-GRU模型对乘客等待时间进行预测,并且与LSTM、GRU、EMD-LSTM与EMD-GRU进行比较。案例研究表明:EMDN-GRU模型明显优于比较模型,其中MAPE最少提高了8.183%,最大提高了25.729%;在乘客等待时间预测方面具有良好的效果。

基于多分类的QDCT域大容量H.264/AVC视频信息隐藏算法

提出了一种在开环外的量化离散余弦变换(QDCT)系数上的H.264视频信息隐藏算法。在抑制漂移失真的条件下,对邻块所需参考像素进行多组分类。其次,充分挖掘帧内4×4亮度可用QDCT系数对,结合9进制方向调整(EMD)嵌入算法和矩阵编码,实现秘密信息的高容量嵌入。同时,通过最多修改一组QDCT系数保证了含密视频的质量。此外,本文的信息提取算法不需要对含密视频完全解码,只需得到QDCT系数和帧内预测模式,即可完全提取秘密信息。实验结果表明,本文算法在大幅度提高嵌入容量的同时,对比特率和视频的质量影响不大。

结合恰可察觉编码失真模型的HEVC大容量信息隐藏方法

目的数字视频通常经过压缩后传输,结合视频编码标准嵌入秘密信息是视频信息隐藏的主流技术。然而,现有基于HEVC(high-efficiency video coding)的视频信息隐藏技术存在码率增长过快、视频质量下降等问题。针对以上问题,提出结合恰可察觉编码失真模型(JNCD)的HEVC大容量信息隐藏方法。方法 JNCD模型是一种面向HEVC视频编码的视觉感知模型。该模型充分考虑编码过程的模糊和块效应,有效去除视频感知冗余,在相同码率下可获得更高的主观感知质量。结合JNCD模型,调节I帧中编码单元(CU)的最优量化参数(QP)值,并利用基于方向调整(EMD)算法嵌入秘密信息,进一步增加信息隐藏容量。为了提高信息的安全性,用密钥对秘密信息进行置乱加密处理,在解码端只有持有该密钥的用户才能正确解密,获得秘密信息。结果实验使用HEVC参考软件HM16.0,选取分辨率不同的序列进行测试。结果表明,秘密信息嵌入后,视频测试序列的PSNR平均值为41.16 d B,与现有的信息隐藏方法相比,不仅保持较好的主观和客观视频质量,而且信息隐藏容量平均提升2倍左右。结论采用本方法在保证原视频图像的质量的情况下,能够有效增加信息隐藏的容量,并能够一定程度阻止码率增长,符合信息隐藏的不可见性、安全性和实时性要求。