利用位力定理估算球状星团的质量

位力定理用于描述稳定状态下N体自引力系统的动能与引力势能之间的联系,在天体物理研究中有广泛应用.球状星团是银河系内最大的恒星系统,经过长期的动力学演化已达到稳定状态.本文利用4个球状星团NGC 1851,NGC 1904,NGC7099和NGC 5964的高精度视向速度数据,结合位力定理估算了星团的动力学质量.我们得到的动力学质量分别是1.99×10~(35)kg,1.08×10~(35)kg,0.89×10~(35)kg和9.71×10~(35)kg,或表示成太阳质量为0.99×10~5M_⊙,0.54×10~5M_⊙,0.44×10~5M_⊙和4.88×10~5M_⊙.     

基于多维状态参量和时间序列对电机的异常检测

针对传统对电机的异常检测常常出现误判或滞后的情况,采用基于时间序列对电机单一状态参量用AR拟合,同时利用SOM神经网络无监督的方式量化电机数据。然后,利用得到的量化序列结合AR曲线得到序列的转移概率,及早发现某种状态参量的异常变化;之后,DBSCAN算法挖掘多维参数之间特征关系来确定电机是否出现异常。最后结合实例说明该方法的检测过程,并对比验证了该方法的优越性。     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

智能空间中基于场景和本体的用户异常活动识别

基于传感器和本体的异常活动识别研究大多数认为,任何偏离日常活动的模型都是异常,却忽略场景因素。根据本体库中的ADL场景和四种已确定的异常活动,对异常活动进行更丰富的识别。经过试验验证,异常活动识别准确率有明显提高。