基于层次集成学习的高光谱图像分类

为提高高光谱图像（HSI）分类精度,基于集成学习方法提出高光谱图像分类的层次集成学习新框架。采用两种集成学习策略：外部集成及内部集成。在外部集成阶段,构造多种高光谱图像的光谱和空间特征,使外部集成呈高度多样性,有利于提高分类精度;内部集成阶段,针对关联多特征集中的个体,Adaboost算法实现个体分类性能的提高。两组高光谱数据的实验结果表明,与原始的Adaboost和单分类器相比较,该方法在整体精度方面有更好的性能。     

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.     

多媒体信息检索技术的研究

本文研究的是如何从巨大的多媒体信息库中找到需要的多媒体信息,其主要内容是研究基于特征的图像检索的相关技术,并设计一个运用颜色直方图计算图片相似度的图像检索应用程序.     

基于比功率参数的北京市柴油公交车行驶和排放特征研究

利用车载尾气检测设备和GPS系统收集了北京市重型柴油公交车实际行驶和排放数据,引入汽车比功率(VSP)参数,建立柴油公交车排放预测方法,并对柴油公交车的实际运行和排放特征进行了分析.行驶特征分析表明,公交车在北京市五环内的平均速度为17.17km/h,其80%以上行驶处于VSP区间[-1,3]kW/t;排放特征分析表明,柴油公交车瞬时高排放集中在VSP≥lOkW/t区间,表明高加速或快速行驶是引起瞬时高排放的主要原因.     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

肿瘤图像特征统计中多线程技术应用研究

分析了肿瘤图像分析诊断医疗软件中影响速度的瓶颈模块,并应用多线程技术对瓶颈模块进行改造。在单核CPU和多核CPU平台上比较了不同线程数下运行速度、线程效率、统计误差和线程数的关系。最后对上述指标的平衡进行了讨论,在不影响辅助诊断效果的前提下给出适合的多线程改造方案。     

辽西地区风积砂工程性质研究

通过对风积砂取样试验,掌握其材料性质,为解决辽西风积砂地区道路冻害等问题提供了依据。     

基于数字图像的道路平面线形恢复的研究

在老路改造过程中,需要道路的平面线形资料。基于对数字图像平面图像特性以及噪声分布规律的特点进行分析,运用特征空间聚类法对图像目标区域进行图像分割,提出了一种基于递归循环思想的噪声筛选算法对目标图像进行再处理,达到剔除噪声的效果。对道路的边线进行了标定及距离的测量,配合GPS设备在实践中进行了应用。实践证明方法在满足准确性的同时,也提高了运算的效率。     

基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法

在车牌字符分割中由于泥尘、边框、铆钉、间隔符和车牌倾斜等因素影响,字符分割往往不准确甚至错误,针对这些问题提出了一种基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法。该方法先利用水平投影进行水平初分割,再利用垂直投影特征结合先验知识进行垂直分割,最后采用局部投影法实现水平精分割。实验表明该方法可较好的解决以上问题,分割准确率高且速度快,具有较强的实用性。     

基于特征建模的船用柴油机机体强度有限元分析

基于三维造型软件Pro/E的特征建模技术和有限元软件ANSYS的结构分析模块,建立了某6200型船用柴油机机体的有限元模型.采用更符合实际的边界条件施加方法,在螺栓预紧和缸内爆发压力两种工况下对机体进行受力分析,确定了最大应力部位;同时对机体的疲劳安全性进行了校核.分析结果表明,采用此有限元方法可为机体的强度评估和多方案改进设计提供依据.