“互联网+”时代学前教育家园合作创新模式的构建

学前教育除了是幼儿园的事情之外,每个家庭以及社会也应当承担部分的责任。在“互联网+”的时代背景之下,应对互联网优势进行运用,进而对家园共育的教学质量进行进一步提升,让幼儿在良好融洽的氛围和环境中实现进步与成长。本文探究了家园合作共育现存的问题以及实践的意义,随后阐述了“互联网+”时代学前教育的主要形式以及家园合作模式创新的相关原则,最后对具体的创新模式进行分析。     

一种基于匹配滤波的红外小目标检测系统

低信噪比条件下的小目标检测问题一直是近些年来国内外学者研究的一个热门课题。目前,围绕这一课题已经发展了许多有实际意义的检测算法和处理机体系结构。本文在总结前人研究成果的基础上,针对复杂背景红外图像的统计特性,提出了一种基于组合式空间匹配滤波器的运动小目标检测方法。     

一种改进的背景感知相关滤波跟踪算法

针对视觉目标跟踪复杂环境中的遮挡、运动模糊、形变以及背景干扰等问题,提出了一种改进的背景感知相关滤波跟踪算法,通过增加提取灰度特征(Histogram of Oriented Gradient,HOG)及颜色特征(Color Names,CN),提升了目标定位精度,并在此基础上采用多峰检测的模型更新策略抑制相似特征,解...     

置身同样环境阿里巴巴为何独自成功

独具眼光地注意到了阿里巴巴运营模式中的特点,马云没有简单地照搬硅谷商业模式,而是做到与当前经济背景的良好吻合(<解密马云和阿里巴巴>,"封面故事",2007年11月5日).事实上,正是依托全球产业转移的大背景,当中国成为全球制造基地,当这里的中小企业成为世界市场的主流供货商时,坚持以服务他们为主业的阿里巴巴才会深受国际资本青睐.这切合了外电的评论:看好阿里巴巴,就是看好中国的未来;买阿里巴巴的股票,就是买中国中小企业的股票.     

基于相位谱的红外小目标搜索算法研究

针对红外小目标搜索阶段中图像背景稀疏的特点,提出了一种利用图像相位谱计算显著图和定位目标的新方法。与传统的利用海天线和海岸线对目标进行搜索的方法相比,本文算法的计算复杂度大大降低,并弥补了其受气温影响而不能准确定位海天线和海岸线的不足;与利用Itti模型的方法相比,该算法克服了其不能有效分离目标和背景的缺点。阐述了利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)和离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)计算相位谱的两种方法及它们之间的一致性。构建了利用图像相位谱计算显著图的数学模型,明确了模型参数选择的作用和意义。通过理论和实例证明了本文算法对于稀疏背景下小目标定位的可行性和高效性。     

实时海面舰船红外热像仿真平台

实时海面舰船红外热像仿真平台(Real-time Infrared Simulator,RIS)是针对舰船红外抑制和红外对抗研究开发的一款具有自主知识产权的舰船红外仿真系统。该系统集成了船体辐射场、排气烟羽辐射场、海天背景辐射、大气传输计算和红外导引头等功能模块。RIS仿真计算的光谱分辨率达到了20 cm-1,保证了大气、烟羽等气体辐射传输计算的精度。利用RIS能够模拟各种天气状况和气象条件下沿不同视角方向观测时经大气传输后的红外热像。在此基础上,可以对舰船的红外隐身效果、不同红外抑制和红外对抗装置的使用效果以及经济成本进行仿真分析。海上航行实验的测量结果验证了RIS仿真结果的精度。     

基于红外背景复杂程度描述的小目标检测算法

提出了关于红外“背景复杂程度”的基本概念,发现并论述了一种有效的红外背景复杂程度定量描述方法。此外,提出了一种基于红外背景复杂程度描述的自适应Butterworth高通滤波方法,实现了具备一定普适性的红外图像预处理。在小目标检测问题的研究中,构造并实现了一种更具实用性的先检测后跟踪小目标检测算法,此算法在一个完整的框架下实现了红外图像预处理过程和小目标检测过程的自适应统一。     

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述

文中分析了低信噪比复杂背景中红外弱小目标检测与跟踪的难点,比较了DBT与TBD两种检测与跟踪算法的性能,分析了TBD的检测机理,总结了典型的TBD方法,展望了TBD的发展.     

一种改进的自适应背景预测红外弱小目标检测算法

文章改进了自适应最小均方误差(LMS)算法,将基于历史检测效果的自适应最小二乘(RLS)算法应用于连续帧运动红外弱小目标检测.在已知n-1时刻滤波器抽头权系数的情况下,通过简单的更新,求出n时刻的优化滤波器抽头权系数.计算机仿真实验证明该算法能较大地提高图像信噪比,并以较低的虚警率在2～3帧内较为准确地检测出运动红外弱小目标.     

海天背景下红外小目标检测的背景抑制及海天线检测方法

针对复杂海天背景下红外弱小目标难以检测与识别的问题,提出了基于海天线检测实现远距离弱小目标识别的方法。该方法对采集到的红外图像进行相关处理。通过用多级小波变换方法抑制背景杂波噪声提高目标信杂比;然后使用多方向Gabor滤波融合方法增强海天线边缘,并通过霍夫变换方法实现海天线定位和检测;最后通过定位海天线确定海天线附近区域的目标搜寻范围,缩小目标点潜在区,从而提高弱小目标在海天背景下的检测和识别概率。