基于语义分割的车辆行驶车道定位方法

提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法. 首先采用“编码器-解码器”网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位. 利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集(KITTI)中城市道路(UM)的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布. 该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、速度快、内存需求低,每帧图像的执行速度在60ms以内.     

一种新的P2P流媒体直播方案研究

对Chord协议应用进行扩展,提出了一个基于改进的Chord协议的P2P流媒体直播网络模型,并对该模型的系统原理和数据扩散过程进行详细阐述.方案克服了目前广泛应用的基于应用层组播树的P2P流媒体直播网络的缺点,对如何更充分利用F2P资源以提高流媒体直播性能做了有益的尝试.     

语义集成在信息自动获取系统中的实现

研究信息自动获取系统中语义集成的实现方法 .此基础上 ,提出了基于词典的语义扩充和基于空间向量模型语义的算法实现     

一种新型计算机辅助决策系统框架

研究目前常用的基于数据仓库和OLAP的决策支持系统模型 ,提出了在原有系统上结合数据挖掘技术和中间件技术的决策支持系统模型 .该模型增强了数据处理能力 ,同时可以充分利用Intranet/Internet网络的强大优势 .     

移动通信PHS的接收性能研究

重点研究PHS空中接口技术的误比特率(BER)性能.首先研究了PHS物理层结构,然后给出了3种可能应用于PHS接收机的合并方法,包括检测后最大比值合并(PDMRC)、检测后等增益合并(PDEGC)与选择合并(SC).最后给出了不同信道条件下的PHS的误比特率性能仿真的结果与分析.仿真表明同信道干扰与最大多径延迟扩展对系统性能影响很大,在通常情况下采用PDMRC具有最好的性能.     

移动IPv6报头压缩优化分析

研究移动IPv6报头压缩的实现方法.此基础上,提出了一种优化的适合于无线链路传输的IPv6报头压缩思路.     

结合血管拓扑和Non-local CNN-GCN的肺动静脉分离方法

为解决肺CT影像中动、静脉血管的自动分离、精确提取问题,提出一种结合血管拓扑与连接非局部卷积神经网络和图卷积网络(Non-local CNN-GCN)的肺动静脉自动分离方法.首先,使用尺度空间粒子采样方法将血管树表示为一组中心线体素粒子;然后,根据粒子体素及其相邻体素构造拓扑图,并从拓扑图中提取只包含动脉或静脉分支的拓扑子图;最后,基于拓扑图训练Non-local CNN-GCN分类器,并利用拓扑子图来改进分类结果.在16例CT影像数据上进行训练和测试,结果显示,本方法能有效去除动静脉黏连点,分类平均准确度达94%.