无链表图像感兴趣区域编码算法

针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要件信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要件信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.     

实时嵌入式系统中常用定时器算法比较

介绍嵌入式系统中几种常用定时器算法及其适用环境。对简单队列算法、队列排序算法、单循环算法、交叉链表算法进行分析、比较，得出4种算法各有优缺点，适合于不同定时器的结论。     

一种无人值守的智能数据采集算法

针对无人值守情况下多源数据采集中的身份识别与自动称重等具有代表性的问题,利用Visual Basic中定时器交互机制和循环队列中数据存储与访问的特点,在分析系统流程和数据传输协议的基础上,提出了一种基于时间滑片和循环队列的智能数据采集算法,对各时问块长度、队‘列规模等参数和循环队列中的相关算法进行了探讨,描述了相应智能数据采集的算法流程图,并给出了程序运行的实例．在武汉市城市管理局垃圾场垃圾计量项目中的实施效果表明,这种算法是有效和可靠的．     

城市轨道交通三维缓冲区构建方法

为解决现有地理信息系统无法完成城市轨道交通三维缓冲区构建的难题,采用八叉树作为构建三维缓冲区的基础数据结构,用线性八叉树编码储存轨道交通实体的空间结构信息,将交通三维缓冲区分析转化为八叉树节点的空间分析。研究了八叉树节点的空间关系,得出了一种线性八叉树邻域分析的新算法,即0-1互换算法。运用0-1互换算法找出轨道交通的边界节点,确定边界节点的边界方向,由边界节点构建交通三维缓冲区,形成了一套由线性八叉树构建城市轨道交通三维缓冲区的新方法。运用0-1互换算法对直线隧道、曲线隧道、直线高架桥、曲线高架桥等轨道交通实体模型进行边界节点提取,并与传统算法和经典肖氏算法进行了比较。选择连拱隧道、单拱隧道和高架桥3种结构,分别进行了三维缓冲区构建,统计了3种结构分割的八叉树节点数量,并与采用传统栅格结构进行三维缓冲区分析的栅格节点数量进行对比。分析结果表明:与传统算法和经典肖氏算法相比,0-1互换算法在对直线隧道、曲线隧道、直线高架桥、曲线高架桥4种轨道交通实体模型的边界节点提取中耗时最少,分别为5、7、10、18ms,将算法的时间复杂度由二次阶减少为一次阶;基于线性八叉树的交通三维缓冲区构建方法,对连拱隧道、单拱隧道与高架桥进行三维缓冲区构建时,其存储空间分别为栅格结构的7.26%、3.64%、3.72%。可见,基于线性八叉树结构的交通三维缓冲区构建方法能显著降低分析节点数量,提高交通三维缓冲区的构建效率。     

交通流状态辨识小波算法研究

针对智能交通系统的开发和交通流特性，应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法建立交通流状态辨识方法，利用多种小波系数与交通流参数之问的相应变化规律进行交通突变状态的辨识．交通流状态的突变多与交通事件直接相关，故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法参数进行了标定及离线测试．将算法与几种传统算法分别进行了性能比较，结果表明Mallat分解算法在交通流突变状态实时辨识方面具有很好的性能．     

自动化集装箱码头中自动导引小车的交通策略研究

针对集装箱码头交通特点,综合考虑采用自动导引小车的自动化集装箱码头未来发展的需要,提出了基于模糊控制的缓冲区策略,利用eM-P lan t建立了孤立交叉口的仿真模型,并对基于模糊控制的缓冲区策略和先进先出策略分别进行仿真,通过数据比较和分析,确定了两者的适用范围,结果表明基于模糊控制的缓冲区策略优于先进先出策略,是进行自动化集装箱码头交叉口控制的实用和有效的策略.     

量化子空间分布隐马尔可夫模型的直接训练

尽管量化子空问分布隐马尔可夫模型(QSDHMM)的间接训练算法具有简单实用等优点，但仍存在两个方面的不足：其一，QSDHMM的间接训练实际上要经历两个最优化过程，即先用原始语音数据训练连续分布隐马尔可夫模型(CDHMM)，然后将训练好了的CDHMM转换成QSDHMM。因此，QSDHMM的精度将受到影响；其二，没有发挥QSDHMM本身参数少的潜在优势．在系统的子空间捆绑结构为已知的前提下，文中提出了QSDHMM的直接训练算法．仿真实验表明，与传统的训练算法相比较，采用直接训练算法可减少训练数据约10倍，但识别精度并无明显降低。     

无链表SPIHT图像提升小波编码的硬件算法

为了解决小波零树编码算法中,SPIHT(分级树的集合分裂)算法占用大量存储空间的问题,给出了一种无链表SPIHT图像压缩算法.在这种算法中,小波系数按照SPIHT的顺序输入到编码器中,编码器按照NLS算法编码,小波变换采用9/7提升分解算法,量化算法为均匀标量量化,图像边界延拓采用了补零延拓方法.实验结果表明,该算法图像压缩比与JPEG2000的EBCOT(基于优化截断的嵌入式块编码)算法几乎相同,编码速度大约是后者的2倍,一幅512×512的图像仅需要17.875KB额外内存.     

增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用

分析了基于关联规则的增量数据挖掘算法，指出其效率低下的原因，针对传统数据挖掘算法多次迭代扫描，每次迭代产生数目更大的频繁项集的不足，提出链表增量数据挖掘算法LIUA，并将该算法应用于区域性车辆自动识别管理系统中，有效地挖掘出系统中的关联规则，对挖掘出的关联规则进行了分析．通过测试结果表明该算法是合理有效的．     

面向服务的轻量级企业应用服务器分析

针对具有服务短时、远程数据流量低、无严格的实时性要求，以及无大量的并发服务请求的面向服务的轻量级企业应用，分析了其应用服务器的设计要点与结构元素．针对这类企业应用中间件成本过于高昂的情况，以面向服务的理念对这类企业应用进行了分析，设计了一个简单、经济，易于实现且易于维护的应用服务器的基本框架，描述了各结构元素间的依赖关系及其时序和分析类图，并给出了主要服务调度线程的详细算法．     

复杂环境基于多信息融合的车辆跟踪方法

平交路口复杂环境下基于视觉的车辆跟踪容易受到如车辆在图像上投影的尺 度变化,车辆的排队与消散过程中邻近车辆间的遮挡及分离等因素的影响.针对该问题, 本文提出了一种利用局部特征增强的Mean-shift 改进算法,利用SIFT 特征点对尺度、旋 转变化鲁棒的特性,将其与基于跟踪区域颜色特征的跟踪方法相融合实现车辆跟踪,较 好地解决了在车辆尺度、运动方向变化,以及遮挡情况下的跟踪问题.同时通过引入跟踪 车辆分离的判定条件,结合特征点聚类算法解决了相邻车辆发生分离时的判断及跟踪问 题.实验结果表明,在多种交通场景的车辆跟踪过程中,本文提出的算法有较好的鲁棒性, 定位结果更加精确.     

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针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.     

基于流体逼近的路段交通流动态加载研究

路段交通流动态加载是动态交通网络分配模型中的重要组成部分,在路段交通流动态加载中,离散形式或者连续形式的点排队模型被广泛使用.本文在以往研究的基础上,提出基于流体逼近的连续型点排队模型,克服了原有点排队模型中排队负值的情况.通过分析可以发现,原有点排队模型实质上属于具有单一服务台和无限容量的排队模型,基于流体逼近的思想重新定义了原有点排队模型.其中3 个主要部分是流量守恒模型,车辆流出模型和时间相关的服务台模型,这3 个模型全部都是连续的.由于连续点排队对计算需求较高,本文将连续的排队模型离散化,模拟了3 种不同场景下车辆驶出、路段排队情况.本文模型克服了原有点排队中的负排队现象,并且排队过程满足先进先出的原则,模型具有良好的模拟效果.     

Robust buffer management mechanism in quality of service routers

Active queue management (AQM) is essentially a router buffer management strategy supporting TCP congestion control. Since existing AQM schemes exhibit poor performance and even instability in time delay uncertain networks, a robust buffer management (RBM) mechanism is proposed to guarantee the quality of service (QoS). RBM consists of a Smith predictor and two independent controllers. The Smith predictor is used to compensate for the round trip time (RTT) delay and to restrain its negative influence on network performance. The main feedback controller and the disturbance rejection controller are designed as proportional-integral (PI) controller and proportional (P) controller by internal model control (IMC) and frequency-domain analysis respectively. By simulation experiments in Netwrok-Simulator-2 (NS2), it is demonstrated that RBM can effectively manage the buffer occupation around the target value against time delay and system disturbance. Compared with delay compensation-AQM algorithm (DC-AQM), proportional-integral-derivative (PID) algorithm and random exponential marking (REM) algorithm, the RBM scheme exhibits the superiority in terms of stability, responsiveness and robustness.     

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首先分析了快速路入口匝道排队导致地面交通拥堵的现象,然后综合考虑快速路主线交通流密度和入口匝道排队长度两个因素,提出了一种基于神经元自适应PID控制的快速路入口匝道控制策略。与传统的入口匝道调节方法ALINEA相比,新方法将快速路系统和平面道路系统有机的结合起来,仅略微地增加快速路交通流密度,且对快速路的负面影响较小,有效降低了入口匝道排队长度并消除了入口匝道回溢现象与快速路交通拥挤的反复振荡现象,对于实际应用中的随机干扰具有良好的抑制能力,提高了整个交通网络的运行效率。最后通过仿真对新方法进行了说明和验证。     

基于交换式以太网的列车通信网络的交换机排队时延分析

传统列车通信网络的带宽难以满足现代列车数据传输的要求.本文提出了一种基于交换式以太网的列车通信网络解决方案,为了降低列车实时数据的传输时延,为交换机设计了具有优先级的队列调度策略,并采用G/D/1排队论分析了列车实时数据和非实时数据的排队时延,计算证实了该策略可以将实时数据在交换机的平均排队时延降低到70 μs以下.最后,通过网络仿真研究证实了实时周期数据的平均排队时延从无优先级时的91 μs降低到了有优先级时的61 μs.     

一种高效的分形属性选择算法

FDR(Fractal Dimensionality Reduction)算法的主要问题在于需要多次扫描数据集,I/O开销比较大,OptFDR(Optimized FDR)通过对FD-tree进行动态调整来避免多次扫描数据集,但对算法的空间需求比较高.借鉴Z-ordring索引技术的思想,设计并实现了一种改进的分形属性选择方法ZB-FDR(Z-ordering Based FDR).该方法仅需要扫描数据集一遍建立底层网格结构,基于该底层网格结构实现分形维数的计算及后向删除维操作.在合成数据集及实际数据集上的实验结果表明ZBFDR具有较为优良的整体性能.     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题，本文采用车联网实时数据，构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先，以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程，以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程；其次，采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵；然后，提出基于卡尔曼滤波方法估计排队长度的流程算法和模型性能评价指标；最后，基于实际数据构建仿真环境验证模型的有效性。结果表明：当网联车渗透率为30％时，平均绝对误差(MAE)，平均绝对百分比误差 (MAPE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为1.6辆，20.9％和2.5辆；当渗透率大于20%时，与基准方法相比，本文模型估计效果更优。     

Research on a Task Planning Method for Multi-Ship Cooperative Driving

A new method for a cooperative multi-task allocation problem(CMTAP) is proposed in this paper,taking into account the multi-ship, multi-target, multi-task and multi-constraint characteristics in a multi-ship cooperative driving(MCD) system. On the basis of the general CMTAP model, an MCD task assignment model is established. Furthermore, a genetic ant colony hybrid algorithm(GACHA) is proposed for this model using constraints, including timing constraints, multi-ship collaboration constraints and ship capacity constraints. This algorithm uses a genetic algorithm(GA) based on a task sequence, while the crossover and mutation operators are based on similar tasks. In order to reduce the dependence of the GA on the initial population, an ant colony algorithm(ACA) is used to produce the initial population. In order to meet the environmental constraints of ship navigation, the results of the task allocation and path planning are combined to generate an MCD task planning scheme. The results of a simulated experiment using simulated data show that the proposed method can make the assignment more optimized on the basis of satisfying the task assignment constraints and the ship navigation environment constraints. Moreover, the experimental results using real data also indicate that the proposed method can find the optimal solution rapidly, and thus improve the task allocation efficiency.