简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：紫外地球敏感器作为姿态测量装置具有广阔的应用前景,它与星敏感器配合可使航天器的指向精度和稳定度提高一个数量级。针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出了一种基于点Hough变换的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,采用Sobel边缘算子、大津阈值分割、梯度锐化确定边缘快速提取算法,准确提取地球紫外临边特征。然后对临边边缘采用点Hough变换和除噪得到中心的精确位置。结果表明,该方法可实现高精度地球中心提取。

简介：针对BPR模型收敛速度慢的问题，RandleS提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度，可是该算法只能利用隐式反馈数据.为了改进其算法的不足，我们提出了一种将AOBPR模型与经典的基于矩阵分解的SVD＋＋算法相结合的算法AOBPR_SVD＋＋.改进后的算法不仅能利用隐式反馈数据也能利用显式反馈数据.最后通过在两个真实数据集中进行实验验证，表明改进后的算法可以获得更好的推荐效果.

简介：计步是惯性定位导航中重要环节之一,MEMS传感器在惯性定位导航中应用广泛,传统计步算法多采用基于加速度数据的峰值检算法.本算法融合了峰峰检测算法和穿越中间阈值算法,用户手持MEMS设备行走获取加速度计数据,进而算法推算行走的步数和轨迹.算法将从加速度采样数据中判断可能有效的计步点,算法判断这些点是否为有效计步点,进而得出行走的步数.最后结合步长、步数和航向信息推算行人的行走轨迹.实验结果显示,计步数据与实际步数误差为0.75%,推算的轨迹接近实际行走路径.该算法在不同人和不同环境中表现良好.

简介：在压缩感知、矩阵恢复等研究领域,弹性正则化方法引起了广泛的关注.由于该方法可以避免数据建模时（特别是解决复杂问题时）解出现大的波动,从而被视为解决相关问题的优秀方法之一.针对以上情况,提出基于Schattenp-norm最小化的矩阵恢复的弹性正则化模型,旨在加强解决复杂问题时的解的稳定性并改进矩阵恢复研究领域中基于核范数最小化逼近秩函数这一传统方法的缺陷.同时,为了解决提出的非凸模型,采用交替迭代算法和MM算法求解所提出的模型.实验结果表明,所提出的算法能够有效地恢复测量值较少的矩阵.

简介：针对目前缺少对LDPC码TDMP算法理论分析的问题,提出了TDMP算法的高斯近似.基于BP算法和对称条件,得到结果收敛的TDMP算法的高斯近似.利用高斯近似来分析TDMP算法的译码收敛性,为论证TDMP算法的优越性能提供了理论依据.基于Wimax标准,分别对BP算法和TDMP算法的高斯近似进行仿真.仿真结果表明,在相同情况下,TDMP算法译码收敛速度更快,需要的迭代次数更少.同时,给出了TDMP算法分别采用高斯近似和密度进化时的门限值,它们的差别仅为0.03～0.08dB.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。

简介：行人再识别是视频监控领域的关键问题之一，难点在于不同摄像机中同一行人的图像差异较大．基于行人图像的标识可由图像中的语义属性组合间接表示的假设，现提出使用一种基于深度哈希函数的行人再识别算法．通过卷积神经网络学习得到哈希函数，结合多目标损失函数保证分类的准确和哈希编码的有效，使得相似的图像能够获得相似的哈希编码，最后比较哈希特征间的汉明距离进行再识别．实验结果表明，深度哈希特征能够有效地进行行人再识别，提高了算法的执行效率．

简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.

简介：在室内定位中,针对移动标签的精确定位过程中所存在的定位精度低、非视距（non-line-of-sight,NLOS）现象与多径传播等问题,提出一种基于超宽带（Ultra-wideband,UWB）的线段近似双曲线定位算法,将二次双曲线方程转换为线性方程,结合到达时间差（Timedifferenceofarrival,TDOA）定位算法与三角形质心定位算法原理,可以实现高精度定位.经MATLAB仿真验证,该算法中的三线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是60.74cm,三加四线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是31.34cm,五线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是14.08cm.与迄今为止公布的文献相比,证明了该算法定位精度较高,在保证定位精度的同时,Chan算法运行一个周期所用时间为13.580s,线段近似双曲线算法运行一个周期所用时间最大为8.985s,算法复杂度大大的下降.

简介：针对频域同态滤波中运算量大、运算时间长、不能满足实时性要求的缺点，提出了一种基于Laplacian增强算子的空域同态滤波算法。首先对原有的Laplacian增强算子做改进，使其在增强图像高频成分的同时能够适当地抑制其低频成分，再将改进后的Laplacian增强算子同图像函数作卷积，快速实现空域内的滤波增强。实验表明，该方法不仅有效地压缩了图像的亮度范围，增强了图像的对比度，还大大提高了运算速度，节省了运算时间，适用于对快速性要求较高的实时性场合。

简介：介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求，设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力，能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行，具有良好的实时滤波效果。

简介：GeneralMotors、DaimlerChrysler以及BMW正在共同合作，致力于一种混合动力系统的开发

简介：对双离合ISG混合动力汽车的结构和工作要求进行分析，针对双离合ISG混合动力汽车动力系统提出了动态、静态相结合的逻辑门限控制策略。根据设定的静态逻辑门限值判断整车所处的工作模式，在确定的工作模式下查找最佳工作点以控制发动机和ISG电机的输出转矩。基于Matlab／Simulink仿真软件建立动力系统仿真模型，并进行仿真分析。仿真结果表明，所采用的控制策略能够满足整车动力性要求，燃油经济性较传统汽车提高了19％，能有效降低混合动力汽车的尾气排放。

简介：在今天,提到新能源汽车,电动汽车是绝对的热门.相比之下,混合动力汽车的关注度就要低一些.的确,严格来说,混合动力汽车并不是“新能源”汽车.它跟传统汽车一样,以汽油和柴油作为唯一能源.但也正是因为如此,混合动力汽车在使用上跟传统汽车完全一样,没油了加油就好,完全不需要充电设施,也没有电动汽车的“里程焦虑”问题.考虑到用户的使用习惯和基础设施现状,混合动力汽车在市场接受度上,其实阻碍要比电动汽车小得多.

简介：随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

简介：运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法，它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标，目标大概为5～10个像素，而且背景复杂，相机抖动，普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下，通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标，同时运用高斯金字塔模型，提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。

简介：以DSP平台圆目标定位为研究对象,提出了连续阈值质心算法,利用算术平均原理对普通质心法进行了改进。结果表明,该算法减小了随机误差和系统误差。存在噪声的情况下,其定位精度能达到0.02～0.05pixels,同等情况下与普通质心法相比较,精度提高了4～10倍,抗噪声能力更强,而计算量却没有增加,能够用于DSP平台的圆目标快速精确定位。

简介：目标跟踪系统中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标被另一个物体部分或全部遮挡时,跟踪的特性就会不完整或彻底消失,导致目标跟踪失败。为了解决这一问题,采用不变矩和归一化相关(NCC)对目标遮挡进行判断,然后采用目标位置和速度进行航迹外推,对大量外场视频进行仿真并把算法移植到硬件平台。结果表明,通过上述方法可以有效解决目标跟踪遇到的遮挡问题。