改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率（Dice similarity coefficient, DSC）平均值为0.9808,错误分割率（ratio of segmentation error, RSE）平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。     

无线传感器网络拥塞控制机制研究

本论文在分析无线传感器网络不同于普通有线网络的特征后,提出了一种适用于无线传感器网络的TCP 拥塞控制机制DW-TCP,此机制将TCP拥塞窗口分为拥塞丢包窗口和误码丢包窗口,在链路误码率较高时通过降低发送速率提高数据发送的可靠性,节约无线节点的能源消耗和系统不必要的开销,该机制不但考虑到拥塞丢包对数据发送速率的影响,而且考虑到无线链路中的误码丢包对数据发送速率的影响.     

静水荷载作用下矩形薄板力学特性研究及其应用

基于平面闸门研究了两种边界条件下矩形薄板在水荷载作用下的挠度、内力、应力的分布规律。利用单三角级数分别构造了两对边简支一边固支一边自由以及三边固支一边自由矩形薄板在水压力作用下的挠曲变形函数,并依据最小势能原理求解了挠曲变形函数系数,最后根据薄板小挠度弯曲理论得到了两种边界条件下矩形薄板的内力与应力函数,并对挠度、内力、应力的分布规律进行了比较分析。结果表明,在相同静水压力作用下,两对边简支一边固支一边自由和三边固支一边自由矩形薄板的挠度以及内力分布规律不尽相同,其中三边固支一边自由矩形薄板挠度及背水面出现的最大拉应力值较两对边简支一边固支一边自由矩形薄板的要小。     

基于图网络最优匹配的多目标跟踪算法

为解决多目标跟踪任务中复杂场景下因检测器漏检或频繁遮挡导致特征表达信息不足和数据关联不正确的问题.文章提出了一个双线多目标跟踪方法;使用外观与运动的多特征信息解决特征表达信息不足的问题;而数据匹配采用端到端的图网络(GNN)进行图最优匹配,并结合传统匈牙利算法优化数据关联.实验在MOT数据集上与近年来经典跟踪方法进行了...     

混凝土冲击破坏动态力学及能量特性分析

动强度和能量耗散规律是研究混凝土动力特性的主要内容。为探究混凝土在冲击荷载作用下的动态力学、变形以及能量演化特征,利用直径为100 mm的霍普金森杆装置对骨料率为0、32%、37%和42%的混凝土试样,分别进行了冲击速度为5、6、7 m/s的冲击压缩试验。探讨了冲击速度和骨料率对试样变形、动强度以及分形维数的影响,建立了动强度关于冲击速度和骨料率的表达式,并对试样吸收能和裂纹表面能之间的关系进行了对比分析。结果表明:混凝土试样破坏时出现了变形滞后现象,破坏形式主要以劈裂拉伸破坏为主;动强度随冲击速度、骨料率的增大而增大,用所建动强度公式可以较好地预估混凝土动强度;混凝土破坏碎块分形维数、吸收能和裂纹表面能均随冲击速度的增大而增大,随骨料率的增大而减小,且吸收能始终高于裂纹表面能,当骨料率为37%时,吸收能转化率最高,约91%转化为裂纹表面能。     

均匀先验分布Bayesian自适应波束形成方法

针对UUV舷侧阵存在观测信号方向有误差的情况，提出了基于均匀先验分布的Bayesian自适应波束形成方法（UB）。该方法假设期望信号的到达方向是区间内服从均匀先验分布的一个变量，利用含有均匀先验分布信息的阵列接收数据和Bayesian后验分布来估计期望信号的到达方向，最后计算权矢量。仿真结果表明，该方法对观测信号方向误差具有较好的稳健性，其阵列方向图的主波束不受观测方向误差的影响，始终对准信号的到达方向，其输出信干噪比随着输入信噪比、快拍数的增加而稳定增加，随着观测方向误差的增大而保持稳定的恒定值。      

基于时空信息和社交注意力的行人轨迹预测研究

行人轨迹预测在各种应用中具有关键性作用,为提高互中轨迹预测精度与模型可解释性,提出了一种基于时空信息和社交注意力的模型(SAGAT),模型整体采用编码-码的框架。首先,针对行人之间时间交互的连续性,构建额外的LSTM网络来捕获时间的相关性信息。然后,提出社交注意力机制,设置3种社交特征丰富行人交互信息,对同一场景中的不同行人进行权重分配。最后,在UCY和ETH公开数据集进行训练。多个实验结果表明,模型的预测精度优于现有方法,且平均精度提高13.7%。首先,针对行人之间时间交互的连续性,构建额外的LSTM网络来捕获时间的相关性信息。然后,提出社交注意力机制,设置3种社交特征丰富行人交互信息,对同一场景中的不同行人进行权重分配。