开放式、高可靠的舰船综合导航显控台设计及实现

将CAN总线、以太网技术应用于新型综合导航显控台,为舰船提供开放的导航信息平台,实现信息资源的共享。为提高系统的硬件可靠性,采用高性能的嵌入式PC/104模块,并对以太网及CAN总线进行了冗余设计,软件上以实时多任务嵌入式操作系统(Vxworks)作为软件系统平台,充分利用先进的计算机软件技术,提高综合导航显控台的整体性能。     

多分类器融合在水中目标识别中的应用

为了提高对水中目标的识别能力,研究使用DS证据理论对多分类器进行融合,论述以往确定BPA方法的优缺点,并在此基础上提出一种新的利用分类器性能和输出信任度来确定BPA的多分类器融合方法,实验证明这种方法在对水中目标进行识别问题中的优越性,为进一步研究分类器融合在目标识别中的应用提供参考.     

On the Existence of (v,3×3,λ)-Splitting Balanced Incomplete Block Design with λ between 2 to 9

Let (v, u × c, λ)-splitting BIBD denote a (v, u × c, λ)-splitting balanced incomplete block design of order v with block size u × c and index λ. The necessary conditions for the existence of a (v, u × c, λ)-splitting BIBD are v ≥ uc, λ(v-1) ≡ 0 0 mod (c(u-1)) and λv(v-1) ≡ 0 mod (c2u(u-1)). In this paper, for 2≤λ≤9 the necessary conditions for the existence of a (v,3×3,λ)-splitting BIBD are also sufficient with one possible exception for (v,λ)=(39,9).     

多平台协同防空作战系统数据融合技术研究

对多平台协同防空作战系统的组成及功能作了简单介绍，指出数据融合单元的主要任务，对数据融合中的时间对准、空间统一、点迹排序及数据相关处理这四个关键技术进行了初步研究。     

分布式水下多传感器多目标模糊跟踪融合方法

水下多传感器多目标跟踪系统往往是一个不同类传感器融合系统,且其目标航迹包含有不确定和模糊信息.本文首先利用模糊隶属度函数和模糊逻辑推理技术,进行分布式水下多传感器多目标航迹模糊融合关联决策,并利用有效数据处理和分层融合估计相结合的方法,以实现不同类传感器高精度融合跟踪估计.     

基于虚拟现实技术的全景泊车系统及其扩展应用

本论文充分研究倒车摄像头图像处理上的特征原理,从基本的成像原理出发,利用图像转化方法、图像拼合算法及融合算法,实现了虚拟图像和现实图像的融合,最终完成了全景泊车系统的设计,本方案仅用单个(两个)摄像头。通过本方法极大降低了生产成本,使得全景泊车系统对后保盲区的探测能力大幅提升,并且新增非常实用的透明底盘功能。本文方案扩展至倒车雷达系统使得性能的提升,并且新增非常实用的侧方障碍物提醒功能。为今后更多传感器的在虚拟现实技术上的创新开拓了方向。     

针对铰接工程车辆的变角度全景环视系统研究

针对铰接工程车辆车头与车厢间存在铰接角度且车身长导致的视觉盲区大的问题，提出了一种可以根据铰接角度实时调整拼接图像的变角度全景环视系统。对于静态俯视图像的生成，提出一种用于将畸变图像转换为俯视图像并对齐到指定位置的查找表快速映射方法，实现了通过一步变换完成鱼眼校正、逆透视变换与图像配准，提升了静态俯视图像生成的速率。对于动态全景环视图像的生成，提出了一种根据铰接角度改变后对应的动态查找表直接生成变角度全景环视图像的方法，提升了角度改变时图像重新配准的速率。对于全景环视图像的融合，提出了一种循环颜色调整和透明度融合相结合的方法，从而对整幅变角度全景环视图像进行均衡化处理并降低拼接缝带来的图像损失。试验结果表明：在同样的硬件平台下，对于静态俯视图像的生成，该系统不仅将运行速度提升了接近1倍，并且有效减少了图像的失真程度；在图像融合方面，该系统不仅获得了较好的融合效果，并且保证了运行的实时性；通过实车验证，该系统可以生成全局均衡且无缝的变角度全景环视图像并在嵌入式处理器上实现了接近30 帧·s^-1的处理速度；该系统实时生成的变角度全景环视图像可以有效消除铰接工程车辆周围的视觉盲区，从而提升铰接工程车辆行驶的安全性和便捷性。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

破解深化产教融合瓶颈探索加快高等职业教育发展路径

本文以行业性高职院校产教融合的实践探索为切入点,以湖北省职业教育改革为例,对中部地区高职教育产教融合的重要举措、存在的问题进行了系统分析,对深化产教融合加快高等职业教育发展提出了相关建议。     

路侧感知车辆轨迹数据质量智能评估方法

智慧公路布设了大量路侧智能传感器，可以获取全时空车辆运行轨迹数据。然而，如何实现轨迹数据质量高效便捷的评估一直是困扰行业管理部门的难题。现有评估方法大多存在量化指标维度单一、鲁棒性较差等问题。为此，提出一种通过挖掘轨迹数据多维特征以快速评估轨迹数据质量的方法。首先基于轨迹多元信息从元素特征、时序特征和空间特征3个维度设计轨迹合理性、波动性与交互异常性评估指标，并分析评估指标与轨迹数据质量水平的相关关系；在此基础上提出一种利用多元评估指标实现轨迹质量评估的自适应融合回归模型；最后，结合公开轨迹数据集和实测数据集对指标和模型的可靠性及稳定性进行测试与验证。结果表明：轨迹合理性、波动性指标与数据质量显著相关，可基于此构建指标融合模型评估轨迹质量，且引入提出的交互异常性指标可较好地提升模型评估效果。随着模型得分的降低，轨迹数据的运动与交互特征的异常程度增大，持续时间增加。提出的智能评估模型可以挖掘评估指标与轨迹质量的关系，对不同质量水平的轨迹均保持较好的评估效果且优于传统的单一维度评估指标方法，具有良好的稳定性、鲁棒性和优越性，可为车路协同环境下海量的路侧感知轨迹数据提供可靠的质量评价与监测方法。