基于深度自编码-高斯混合模型的视频异常检测方法

由于异常定义的模糊性和真实数据的复杂性,视频异常检测是智能视频监控中最具挑战性的问题之一。基于自动编码器(AE)的帧重建（当前或未来帧）是一种流行的视频异常检测方法。使用在正常数据上训练的模型,异常场景的重建误差通常比正常场景的重建误差大得多。但是,这类方法忽略了正常数据本身的内部结构,效率较低。基于此,提出了一种深度自动编码高斯混合模型(DAGMM)。首先利用深度自动编码器获得输入视频片段的生成低维表示和重构误差,并将其进一步输入高斯混合模型(GMM)。而估计网络则通过高斯混合模型预测能量概率,然后通过能量密度概率判断异常。DAGMM以端到端的方式同时联合优化深度自动编码器和GMM的参数,能够平衡自动编码重建、低维表示的密度估计和正则化,泛化能力强。在两个公共基准数据集上的实验结果表明,DAGMM达到了现有最高技术发展水平,在UCSD Ped2和ShanghaiTech两个数据集上分别取得了95.7%和72.9%的帧级AUC。     

采样频率和激光脉宽对全波形激光雷达测距精度的影响

全波形激光雷达测距精度,又称测距重复精度或测距标准差,受激光器出光稳定性、激光脉宽、探测器响应时间抖动、电路噪声、波形形态、波形采样频率和波形处理算法等因素影响。理论分析了不同采样频率和不同脉宽对全波形激光雷达测距精度的影响,并采集不同的采样频率(1.25、2.5、5 GHz)和不同脉宽(1、2、3、···、10 ns)条件下的波形数据,经滤波、插值、波形提取等预处理后,利用线性高斯拟合、加权线性高斯拟合、迭代加权线性高斯拟合、期望最大化算法、和Levenberg Marquardt算法共5种算法计算测距值并统计测距精度。实验结果表明,EM算法获得的测距精度相比其他4种算法受到波形畸变的影响最小;加权线性高斯拟合算法获得的测距精度受采样频率变化的影响最小;相同波形幅值条件下,实际脉宽增加2.47倍,利用EM算法获得的测距精度从0.97 mm下降至1.18 mm,因此增加脉宽会降低测距精度;在光脉宽为4 ns的情况下,5 GHz采样频率数据在EM算法获得的测距精度分别为2.5 GHz、1.25 GHz采样频率数据的测距精度的1.71倍和3.07倍,而当2.5 GHz和1.25 GHz采样频率数据分别插值2倍和4倍至5 GHz后,仅为1.17倍和1.29倍,因此提高采样频率能够提高测距精度,而对低采样频率数据进行插值能够获得接近高采样频率数据的测距精度。     

一种准光模式变换器的设计和实验

准光模式变换器是实现高功率回旋管高效输出的重要部件。该文针对140 GHz, TE_28,8模回旋振荡管研制,开展以Denisov型辐射器和3个准光镜面构成的准光模式变换器设计与实验研究。利用标量衍射法优化辐射器辐射口径处的场分布,其与理想高斯场之间的矢量相关性为96.2%;基于几何光学和高斯波束匹配方法设计了聚焦镜面与波束整形镜面,采用3维全波分析软件Surf3D获得各个镜面上及输出窗处的场分布,对所设计的镜面系统进行了仿真验证,在输出窗处获得了高斯模式含量为96.67%的输出波束,整个模式变换器的功率转换效率为93.98%。以自行研制的TE_28,8模激励器作为准光模式变换器的输入,通过对模式变换器转换性能仿真结果验证,在严格控制加工精度及装配和实验过程的基础上,完成了准光模式变换器转换性能的冷测实验。实验结果表明,设计和实验具有合理的一致性,可以作为准光模式变换器工程应用设计和验证手段。     

基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库

针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统.根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围.利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降.当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断,并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数,提高模型与现有环境间的耦合程度.实验结果表明,该文算法可利用相对少量样本数据,构建稳定可维护的室内信号分布模型,相较于其他算法,其定位精度也有一定程度提高.     

高效液相色谱法分离及测定6种稀土元素

本文应用高效液相色谱法，在Ｃ１８反相柱上，以０．２５ｍｏｌ／Ｌ液酸作流动相，采用ＰＨ梯度，对１６个稀土元素进行分离。     

消臭抗菌纤维素纤维的制备、结构和性能

采用一种制备消臭、抗菌纤维素纤维的新方法，即先将纤维素纤维用多元羧酸进行化学修饰，然后在铜溶液中处理，生成铜螯合纤维素纤维，用红外光谱、电子自旋波谱表征了该纤维的配位结构，消臭和抗菌实验结果显示，这种功能性纤维对硫化氢，氢气、三甲胺的消臭率分别达到100％，92．1％和80．4％，对金黄色葡萄球菌，大肠杆菌和白色念珠菌的抑菌率分别为79．14％，93．59％和82．50％，用X射线衍射，电子自旋波谱分析了该纤维吸附硫化氢，氨气、三甲胺的机理。     

四羧基金属酞菁负载纤维素纤维的制备及其消臭性能研究

合成了四羧基铁酞菁(Fe-CPc)和四羧基钴酞菁(Co-CPc),并对其进行了元素分析和红外光谱表征.在酸性条件下,将四羧基金属酞菁负载到改性纤维素纤维上,制备得到消臭纤维.实验结果表明,在室温条件下,四羧基铁酞菁消臭纤维(FePcF)、四羧基钴酞菁消臭纤维(CoPcF)和混合金属酞菁消臭纤维(CoFePcF)3种功能性纤维都能有效去除甲硫醇、硫化氢、氨气和三甲胺,甲硫醇和硫化氢按催化氧化机理除去,而氨气和三甲胺按酸碱中和机理除去;3种消臭纤维对甲硫醇和硫化氢的消臭效果为CoFePcF>CoPcF>FePcF.     

CeO2和Pd在Ni/γ-Al2O3催化剂中的助剂作用

采用脉冲微反技术研究了添加n型半导体氧化物CeO2及贵金属Pd对Ni/γ Al2O3催化剂上CH4积炭/CO2消炭反应性能的影响,并运用BET、TPR、CO2 TPSR及氢吸附等技术对催化剂进行了表征.结果表明, n型半导体氧化物CeO2的添加可以降低Ni/γ Al2O3催化剂上CH4裂解积炭活性,提高CO2消炭活性,添加少量贵金属Pd可以进一步改变载体Al2O3、助剂CeO2和活性组分Ni之间的相互作用,从而改善Ni/γ Al2O3催化剂的抗积炭性能.通过Ni Ce Pd/γ Al2O3催化剂上CH4积炭/CO2消炭模型对上述作用机制作出了新的解释.     

酞菁类化合物对MH/Ni电池性能的影响

针对MH/Ni电池充电过程中氧的产生和不恰当的消除方式带来的内压升高和热量聚集使电池总体性能衰减很快的问题, 提出采用降低化学催化氧还原的比例, 提高热量产生少的电催化氧还原比例的方法加以解决.金属酞菁类化合物是一种电催化氧还原剂.添加酞菁的MH/Ni电池与对比电池进行容量衰减、内压、大电流放电等特性比较, 其性能均有显著提高.     

声音转换技术的研究与进展

声音转换是一项改变说话人声音特征的技术,可以将一人的语音模式转换为与其特性不同的另一人语音模式.声音转换算法的目标是确定一个什么样的模式转换规则,使转换语音保持第一个说话人原有语音信息内容不变,而具有第二个说话人的声音特点.本文介绍了当前声音转换技术领域的研究状态,主要分析现有声音转换技术中各种转换算法的实现原理,描述声音转换系统性能的各种评估方法,最后给出了对声音转换技术的简要评述和展望.