基于空间线性投影的连续碰撞检测算法

为提高复杂的高精度模型在物理仿真中的连续碰撞检测效率,本文提出了一种基于空间线性投影的连续碰撞检测算法.算法采用两级碰撞算法框架,在高层剔除阶段,综合考虑构造难度与剔除效果,确定使用离散导向多面体包围盒(26-DOPs)对基本图元进行第一次剔除;在低层剔除阶段,针对非穿透性滤波器(DNF)只能剔除不满足共面条件的碰撞对...     

基于视频的人脸识别校园安全接送系统的研究

校园安全接送作为一个严肃的社会问题,需要及时发现不明身份人员混入校园等隐患,而市场上大多数的校园人脸识别系统,基本上都需要专用的硬件设备,且只支持单人逐个检测,这无疑提高了推广的成本.针对以上问题,本文提出了使用普通摄像头的支持多人的人脸识别系统.首先采用YOLOv3算法训练人脸数据集,利用K-Means++算法改进先验框中心位置的预测,提高边界框的准确性,得到人脸检测器,对视频中的行人进行人脸检测;之后利用本文的人脸图像质量评价FIQUE算法对人脸进行筛选,增加高质量的人脸图像占比;最后使用Inception-ResNet-v1模型提取人脸特征,进行识别.本文方法利用学校现有的摄像头设备,提高了系统的普及率.实验证明了本文多人识别系统的实时性和鲁棒性良好.     

Rice衰落信道的统计特性分析与仿真

建立了Ｒｉｃｅ衰落信道的仿真模型，讨论了Ｒｉｃｅ衰落信道的统计特性，推导了电平交叉率（ＬＣＲ）和平均衰落延时（ＡＤＦ）的理论表达式，然后利用仿真模型对各种统计特性进行仿真和分析，并与理论分析结果进行比较。     

停车管理中车牌识别技术的研究

本文研究了基于视频的路边停车管理中车牌识别问题,提出了动态车牌识别算法.在视频场景下,基于打分机制选取最佳结果,充分利用视频的特性,提高车牌识别率,有效地解决了车牌遮挡导致无法识别的问题.对于单帧车牌的识别,使用场景文本识别算法EAST定位车牌,再通过投影变换进行矫正,以提高在倾斜状态下的识别率.实验证明该方法对倾斜扭...     

三维模型分割的研究及其在人体测量中的应用

符合人类认知的三维网格模型自动分割结果可应用于许多领域研究,准确的分割也更有利于三维测量.针对现有三维网格分割结果不稳定、易受形状、姿态干扰等问题,本文采用一种基于相互可见性和表面偏移的形状直径函数来改善三维模型自动分割的结果.首先,输入网格模型,利用谱方法进行过分割;其次,基于相互可见性迭代,合并过分割块;最后,利用...     

空间分集相关信道中信号误比特率研究

系统的分集情况对系统的影响是很大的。这里我们研究了空间分集对系统性能的影响。本文推导了在空间分集的情况下非相干检测 FSK信号的误比特率 ,并利用了多径信道的衰落相关性模型 ,通过计算机模拟的方法具体研究了空间分集中天线的距离和散射体分布对的非相干检测 FSK信号误比特率的影响。     

基于Kinect的虚拟试衣相关技术的研究

针对当前虚拟试衣技术普遍存在的一些问题,本文提出一套基于Kinect的3D实时虚拟试衣系统.本系统设备成本较低,设备体积小,操作简单,适用于家庭或是个人使用.不需要任何的穿戴就可以完成虚拟试衣的流程,并且试衣效果相对真实,能够实现基于即时演算并且能够反映人衣交互效果的虚拟试衣系统.     

微蜂窝移动信道中基于分形的信号分布特性分析

在微蜂窝移动通信中，由于传播环境的时变性，以及多径造成的时延和移动台运动造成的多普勒效应，使得传播环境内的电波传播特性极其复杂。研究了在微蜂窝移动通信中信号的分形特性，基于这种特性计算出了两种不同情况下的信号的分形维数值。通过分形理论中最重要的参数－分数维，研究了微蜂窝移动通信环境中电波的传播特性。     

基于深度学习的集装箱编号识别

针对集装箱编号图像存在光照不均、背景复杂、模糊、污损、断裂等问题,本文提出,先采用基于深度学习的目标检测算法(YOLOv4)来实现集装箱编号区域定位,接着对定位后的集装箱编号图像进行预处理,采用连通域分割法分割字符,然后把一个个的字符送入模板匹配算法中进行字符识别.通过理论分析以及实验证明了本文方法的有效性,识别准确率相比其他方法明显提高.     

低质量海关报表字符识别模型研究

海关报表单据图像质量差,其中字符往往有模糊、笔画缺失、笔画粘连和噪声污染等特点。本文针对海关报表单据中低质量字符识别准确率低的问题,提出了Enhanced-DBNet文本检测模型并改进ABINet文本识别模型。基于DBNet模型重新设计其主干网络,引入可变形卷积模块(DCN)扩大感受野,提高长文本识别能力;采用双向特征金字塔增强模块(FPEM),使网络具有更强的表征能力;引入特征融合模块(FFM)将图像高层次语义特征和低层次位置特征充分融合。针对形近字符难区分的问题,在ABINet模型中引入可变形注意力模块,使注意力集中在字符相关区域,捕获到更多的字符特征。对比实验结果表明,本文的模型在海关报表低质量字符上的检测和识别准确率优于当前其他模型。