锂离子电池多孔电极理论的回顾与新思考

本文总结了Newman多孔电极理论的基本内容,提出若干改进思路. 提出基于离子-空穴耦合传输机制描述浓电解质中的离子输运过程,在此基础上引入离子-电子耦合转移反应的思想处理电极材料中的离子传输问题,并通过计算嵌锂材料的离子扩散系数验证其合理性. 总结了描述多孔电极多尺度结构的相关理论和技术,表明均质化方法和基于结构重建的介观模拟方法均能给出比较合理的有效输运参数,从而提高多孔电极理论模拟结果的准确性.     

Optimized sub-band adaptive AEC using ear auditory feature

Acoustic echo cancellation based on sub-band filters has the characteristics of rapid con- vergence and small computational complexity. This letter analyses two different sub-band filters design methods which used in acoustic echo cancellation fields and compares them with each other. Fur- thermore, the sub-band filter construction have been optimized, which lead to the improvement of the computational efficiency. At the same time, this letter combines ear auditory feature with acoustic echo cancellation, thus improves the original algorithms by importing a new objective function creatively. At the last part, a simulation environment has been designed and a computer simulation has been carried out. The final results indicate that this method can meet the requirements of actual projects, and some improvements are demonstrated on performance and calculation quantity compared to original algo- rithms.     

基于Mean Shift算法的嵌入式实时彩色目标跟踪

为满足Mean Shift算法的实时运行要求,提出了核函数量化以及相关计算权值整数化的方法,将复杂的浮点运算转化为整数运算,减小算法的运算量.设计了以高性能DSP芯片TMS320C6418结合大规模门阵列的嵌入式目标跟踪平台,并与一个具有两自由度伺服系统构成闭环跟踪网络.目标的脱靶量(目标偏离视场中心的距离)作为反馈信号控制伺服系统带动摄像机运动,使目标处于视场的中心附近.实验结果表明系统具有良好的稳定性.     

基于肤色分割与Adaboost融合鲁棒人脸检测方法

人脸检测广泛应用到人脸识别、数字视频处理、安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索等领域.比较众多人脸检测算法,文章提出了一种改进的基于Adaboost算法的人脸检测算法.该算法的核心是肤色分割结合基于Adaboost算法的人脸检测.首先,对彩色图像进行肤色分割,通过肤色区域的大小和长宽比等规则去除部分类肤色区域,得到可疑的人脸区域.其次,基于Adaboost算法的灰度特征得到最终的人脸.通过大量彩色图像的实验,证实了该方法的准确性和鲁棒性.     

一种基于深度可分离卷积的轻量级人体关键点检测算法

针对网络模型执行过程耗时过长的问题,受到像素切割网络架构中的编解码结构启发,设计了一种高效的轻量级主干网络,使用深度可分离卷积作为基本的卷积模块,利用了多维自学习模块(Multidimensional Self-Learning Module, MSLM)对特征矩阵进行自适应的学习来增强有用信息权重,同时使用编解码结构对其主干结构进行效率上的优化,设计出了深度可分离网络(Codec Depth Separable Network, CSDNet),相比于MobileNet性能提升了72%,精度提升了5.2%。     

基于灰度图像的压印凹凸字符质量检测研究

提出了直接在灰度图像上进行的压印字符质量检测的新方法.首先利用基于矢量和的最优圆心定位算法得到字符相似误差进行1次质量检测,然后以3点定位获得倾角误差进行2次质量检测.该方法是直接在灰度图像上提取检测特征,不仅保留图像的原始特征,克服了通常字符检测算法过分依赖于二值化算法及抗干扰性差等的弊病,而且快速,适合在线检测要求.实验表明,该方法不仅能检测不同灰度、位置和角度的压印字符,而且也适宜于有重叠、缺损等干扰的字符图像,正确检测率为97.27%.     

基于高斯混合模型的车辆字符识别算法

在基于统计方法的车牌字符识别算法中,为了更有效地描述车牌字符特征的类条件概率密度,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的识别方法.首先采用Gabor变换来提取车牌字符的特征参数,然后通过GMM来逼近字符特征的类条件概率密度分布,最后根据得到的类条件概率密度分布函数构造贝叶斯分类器.其中,GMM的参数估计采用EM算法.实验表明,这种方法具有良好的字符识别效果、较强的鲁棒性以及较大的应用价值.     

Retinex彩色图像增强理论的物理思考及其截断区间对图像质量的影响

指出了Retinex彩色图像增强理论的物理意义,在对数空间中,将原图像减去高斯函数与原图像的卷积,其物理本质是除去了原图像中的平滑的部分,突出了原图像中的快速变化的部分,而且高斯函数越尖锐,越是突出图像中的细节,高斯函数越平坦,图像色调保持得越好,多尺度Retinex综合了不同高斯函数与原图像进行卷积的优点。研究了多尺度Retinex标准差截断法,结果是,以多尺度Retinex处理后的图像强度在其平均值附近1倍标准差截断后再拉伸得到的图像,普遍好于以2倍、3倍标准差截断后再拉伸得到的图像。     

天空背景下飞行器结构特征提取的新方法

针对天空背景下低信噪比的飞行器,提出了一种基于SUSAN算法、灰色系统理论和数学形态学相结合的飞行器结构特征提取的新方法。在Visual C++6.0平台下,首先利用SUSAN算法从背景中提取飞行器的结构边缘信息,并与原图像相加实现目标增强;然后用灰色系统理论检测出飞行器的结构特征边缘;最后利用条件膨胀和重构算法,实现云层的抑制,并重构出飞行器目标。实验结果表明:该方法对于实现飞行器的跟踪、结构特征提取以及事后判读有重要的意义,同时验证了该方法的可行性。     

适应3G的动环监控系统特点分析

本文主要概括了动力环境集中监控系统的发展历程、架构及标准情况,重点分析了在3G移动通信系统中动力环境集中监控的主要特点及解决方案。