为解决传统 RFID(Radio Frequency Identification)卡的读写稳定性不高及信息显示不方便的问题, 针对频率为 13. 56 MHz 的 RFID 卡, 在读写芯片 MFRC500 及 STC89C52 单片机的基础上, 深入研究了非接触式 IC 卡的读写模式及显示终端。 采用双机通信的模式, 主机利用矩阵键盘给从机发送读写卡信号并将读取的信息显示在 LCD12864 液晶显示屏上。 从机将接收的数据经过处理后通过 MFRC500 写入 IC 卡中并将 MFRC500 读取的数据发送给主机。 设计了相应的硬件电路及固件程序, 并试验了大量不同功能的 RFID 卡。 实验结果表明,该系统能稳定准确的对卡进行读写。

 针对现有的视网膜血管分割方法对微细血管分割精度低的问题, 在多尺度单通道线性追踪(MSLTA:Multi-Scale Single-Channel Linear Track)的图像分割方法基础上, 提出了一种新的、 有效的视网膜血管分割方法。采用 Gabor 滤波预处理以增强血管信息, 利用 MSLTA 算法获得最初的血管网络, 采用连通域标记的去噪方法,去除图像上的斑点噪声, 分割出最终的血管。 利用国际上公开的 DRIVE(Digital Retinal Images for VesselExtraction)数据库的视网膜图像进行实验, 并与现有的常规算法做了对比。 多组实验结果表明, 该方法的平均精确度达到 95. 37%, 能很好地保留微细血管。

为制定通讯技术发展战略, 提高国际市场竞争力, 通过比较各企业 4G 专利的年度量, 统计 4G 通讯的技术分布和专利被引用次数, 分析专利权人的专利数量, 探讨专利研发对通讯企业发展的影响。 研究结果表明,专利计量学是 4G 通讯技术评价的重要指标, 通过对专利进行科学分析, 可以掌握通讯技术的发展趋势, 为国内新兴通讯技术产业的发展及专利战略的制定提供了重要参考。

VoLTE 是 LTE(Long Term Evolution)语音业务的目标方案, 需要 IMS(IP Multimedia Subsystem)系统提供业务支撑, VoLTE 核心网的单厂家组网方案, 短时期内满足了呼叫业务的端到端测试, 但也容易受单个厂家的技术限制。 从现有 VoLTE 单厂家单域组网的实际情况出发, 分析 IMS 核心网网元异厂家设备间组网方案的可行性, 并提出多种组网方案的分析和建议。 综合无线系统、 HSS/ HLR(Home Subscriber Server/ Home LocationRegister)、 分组域等因素的影响, 分业务区引入不同厂家 VoLTE IMS 设备组网, 在控制网络建设投资的前提下, 既能保证新技术和新业务的快速上线, 也能为网络的安全性、 扩展性带来保障。 对 VoLTE 的扩大部署及各运营商的实际网络建设提供指导意见。

 针对通信网数据流量控制复杂多变且难于有效控制的问题, 从控制的角度提出一种基于数据驱动方式的控制方法。 控制数据可在离线的情况下计算或是实测的经验数据, 并给出了数据驱动方式下的通信网控制的实现方案, 设计了一个控制实例, 在 NS-2 仿真环境下由 MySQL 数据库中数据完成控制的系统, 二者之间的程序接口设计是系统实现控制的关键, 并且当该控制系统更换控制器数据后可以直接调用, 无需更改。 仿真系统实验结果验证了该通信网数据驱动方案以及数据驱动控制下的 PID(DPID: Data-driven Proportion Integration Differentiation)控制系统的可行性。 为复杂控制算法应用于通信网控制打下了基础。

为实现跟踪太阳能电池板的最大功率点, 提出一种基于直流鄄直流(DC/ DC: Direct Current-Direct Current)变换器最大输出电流的方法, 并将模糊逻辑控制理论应用于太阳能电源管理电路进行智能化充放电管理。 建立了 DC/ DC 变换器数学模型, 理论证明了基于最大输出电流跟踪太阳能电池板的最大功率点的可行性。 模型采用 STM8L151K4T6 单片机控制 Sepic 变换器电路实现了对 3 W 的小功率太阳能电池板的最大功率点跟踪, 对储能元件蓄电池的恒流恒压充电控制以及过充和过放保护进行控制。 实验结果验证了该设计的合理性和有效性, 实现了太阳能电源管理电路的最优控制。

 为产生应用于实践中的真正随机数, 提出了一种利用微控制器的定时器产生随机数的新方法。 使用微控制器的定时器检测按键按下的时间, 利用按下按键的时间间隔的随机性获得随机数。 微控制器的定时器工作在定时状态, 由微控制器监测按键, 按下按键时, 微控制器立即读取其定时器的值, 此数值即为随机数。 通过统计学方法对实验数据的概率密度和自相关性进行了分析和验证。 实验结果显示, 其概率密度分布均匀且其自相关性接近零。 采用该方法可产生随机数序列, 且相比于纯数学的产生随机序列的方法更为简单、 方便。

为解决高超声速飞行器纵向飞行控制系统设计中的协调问题, 基于高超声速纵向非线性数学模型, 对其状态变量组与输入变量组、 轨迹变量组与姿态变量组之间进行了耦合分析, 根据量化耦合程度提出了一种新型的纵向系统分层协调控制方法。 仿真结果表明, 与传统控制方法相比, 该方法可有效解决高超声速飞行器在轨迹运动、 姿态运动和推进系统之间的强耦合问题, 在保证姿态稳定的基础上, 实现更加平稳和高效的轨迹跟踪。

针对油田数字化档案馆中的系统模块化程度低及灵活性差等问题, 提出基于 Petri 网和组件技术的功能定制开发方法。 采用面向对象着色 Petri 网实现档案管理的层次化建模, 并添加复位弧优化档案调用流程。利用关联矩阵和可达图及相关理论, 对模型进行合理性分析。 通过模型提取组件, 建立组件信息库。 利用信息库结合用户定制的业务逻辑, 实现系统对组件的有序调用, 完成业务定制功能。 应用结果表明, 该系统定制灵活、 适应性强、 档案调用速度快, 满足实际需要。

为提高三维模型的检索效率, 针对三维模型特征提取方法进行了研究, 在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上, 提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA: Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法, 并将其应用于三维模型特征提取中。 该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像, 然后从多方向上通过张量进行特征提取, 最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。 对 Princeton Shape Benchmark 的实验表明, 该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%, 比传统的 MPCA 特征提取方法的平均检索效率提高 3%。

针对飞行器前视红外视觉导航技术中导航区选取问题, 提出了一种实用的定点修正导航区选取方法。 结合导航任务, 通过对红外与可见光图像共性特征的分析, 以独立像元素、 边缘密度、 图像自匹配系数为分类指标, 设计了一种有效的导航区选取分级搜索方法, 给出了方法的基本原理、 实现步骤及流程图。 同时给出一种实用的匹配仿真验证方法, 并通过大量仿真实验验证了该方法的有效性。

入侵检测系统是网络系统重要的安全保障之一。 为明确入侵检测系统的研究方向, 总结了入侵检测系统的研究现状, 包括概念、 模型、 发展历史及分类, 分析了目前入侵检测的主要技术。 结果表明, 开发具有灵活分配角色机制的协作智能入侵检测系统, 将其他安全技术与入侵检测技术集成、 将计算机取证与入侵检测融合, 研究面向应用层和面向 IPv6 的入侵检测系统将成为该领域的发展趋势。

为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题, 以玉米雄穗为例, 提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法。 作物生长图像是由背景和器官两大元素组成, 在图像特征空间则表现为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵之和。 利用低秩矩阵恢复算法求解代表器官的稀疏矩阵。 为了保证恢复时背景是低秩的, 利用作物生长历史数据, 学习最佳的转换矩阵。 最后, 利用动态阈值分割以及色度鄄亮度查找表完成器官的准确提取。实验结果表明, 该方法取得了93. 9%的最高性能值和2. 86%的最低标准差, 在多品种、 实际农田复杂环境下能获得更好的提取结果。

为解决科研用机器人价格昂贵、扩展性差的问题, 给出嵌入式轮式机器人实验平台的设计。 从平台硬件环境的搭建, Linux 设备驱动程序开发, 嵌入式多线程服务器的设计, 上位机软件设计等, 详细讨论了轮式机器人实验平台的设计及开发过程。 该平台能通过 MPU6050 六轴传感器和 HMC5883 电子罗盘实时获取姿态角和航向角; 能实时地将采集到的视频流及传感器数据发送到上位机客户端, 同时接收并处理来自客户端的控制指令, 进行运动控制、 避障处理等。 实验结果表明, 该轮式机器人实验平台与 PC 之间数据及指令传输流畅稳定,造价低廉, 功能丰富, 模块化程度高, 能满足开展机器视觉与导航等领域研究的要求。

目前的视频处理研究主要关注足球视频的基础方面的问题, 而在视频语义方面的工作尚不完善。 为此, 对足球比赛视频中存在的交互行为进行分析, 研究了足球比赛视频语义理解的关键问题, 为实现从一般比赛场景去理解和分析比赛进行了有益的探索。 首先进行场景分析, 利用主颜色提取视频中场地区域并标定场地线; 其次, 检测场景中的球员并判定其队属, 同时利用 Kalman 滤波实现对足球目标的跟踪; 最后, 判定球队的进攻方向的目的语义, 同时获取足球真实轨迹, 进行轨迹分割, 识别球员与足球的交互行为, 并在此基础上结合足球领域的知识进行进攻策略的分析。 实验结果表明, 该算法能很好地解决视频分析各阶段的问题, 能有效分析视频中存在的交互行为, 并从足球领域的角度实现进攻策略分析,进攻模式识别结果查准率达到 71% 以上, 查全率达到 85% 以上, 有益于计算机视觉的应用研究和足球视频科学分析。

为增强图像显著特征的可靠性和鲁棒性, 增加图像描述的准确度, 提出了一种利用离散余弦变换(DCT: Discrete Cosine Transform)和 Renyi 熵提取自然图像显著性的方法。 该方法充分利用了图像的频域信息, 通过MSRA1000 图像数据库进行性能测试。 实验结果表明, 该方法优于 5 种经典算法, 提高了显著性检测的有效性。

为实现视频纹理的有效识别, 提出一种基于 LBP(Local Binary Patterns)和 KNN(k-Nearest Neighbor)的视频纹理识别算法。 该算法将视频纹理视为一个图像纹理集合, 通过多个图像纹理集合的方式表示。 由于可计算任意两幅纹理图像的相似度, 对于两个视频纹理, 可以计算两个图像纹理集合中所有元素之间的相似度, 将这些相似度中的最小值作为这两个视频纹理的相似度, 若要实现视频纹理的识别, 则可通过 KNN 算法实现分类与匹配。 通过在 DynTex 动态纹理数据库中的相关实验, 证明了该算法的有效性。

为解决 Q 学习算法易陷入局部最优解问题, 改进了传统贪婪策略, 提出了一种分段渐近搜索策略。该策略通过动态调整策略参数, 使 Q 学习算法在学习过程中实现探索鄄学习鄄利用 3 个阶段的渐近跳转。 同时将该搜索策略应用于 Q 学习算法中, 使改进的 Q 学习算法能更快速地逼近全局最优解。 将改进算法应用于机械臂轨迹规划中, 其仿真结果表明, 该算法能稳定地引导机械臂沿最优轨迹快速到达目标位置。

在图像配准的优化算法中, 为避免使算法陷入局部最优的问题。 因此, 提出基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法, 利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法, 提高了全局寻优的能力, 能更好地跳出局部最优。 由实验结果可知, 该方法不仅具有较好的图像配准精度, 对椒盐噪声和高斯噪声也有较好的鲁棒性。