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自适应模型更新的长时目标跟踪算法_张锐

针对相关滤波器在实际应用的长时跟踪场景中,可能出现的例如光照与尺度变化、运动模糊、被遮挡等情况,导致算法失效、跟踪的目标丢失等问题,以快速判别尺度空间跟踪算法（fDSST）为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了重检测模块的长时目标跟踪算法,将历史峰值均值和历史APCE置信度均值作为基准,进行模板自适应更新和遮挡判定,加入一个用于重检测的在线CUR滤波器。如认定发生遮挡,启动重检测模块生成候选区域并重新确定目标位置。采用公开数据集OTB50进行算法验证,结果表明了该算法能够有效处理目标遮挡及尺度变化等情况,与作为基准的fDSST算法相比,它在衡量跟踪时的精度与成功率的各项指标上均有了明显的提升。

  • 2021-04-19
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基于改进海鸥算法的磁流变减振器模型辨识_史文库

本文提出了一种磁流变减振器Bouc-Wen滞回模型参数的识别方法。基于新型元启发优化算法-海鸥算法，对描述磁流变减振器非线性力学特性的模型参数进行拟合识别，通过引入基于透镜折射成像的反向学习模型，改善了海鸥算法陷入局部最优的问题。该参数辨识方法计算结果准确，计算过程简单，计算结果鲁棒性强。通过对多工况下磁流变减振器力学特性试验数据进行拟合计算，建立模型参数与控制电流之间的关系，进而建立包含控制电流的磁流变减振器多工况通用模型，为磁流变减振器半主动悬架提供准确的控制模型。

  • 2021-04-19
  • 阅读215
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题，提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量，识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方，在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法，利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标，识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征，其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正，以防止模型特征丢失。实验结果表明，对于实验所采用的哑铃模型，所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点；对于龙猫模型和椎体模型，该算法可以识别出所有模型特征，并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度，在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下，分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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曼谷智慧紧凑城市建设对我国的启示

以无序扩张、土地低效利用、交通超负荷、环境污染为特征的城市蔓延现象是全世界都面临的发展难题，泰国曼谷市的情形尤为严重。因此，曼谷近年来一直致力于探寻城市的可持续发展道路，力图通过树立“智慧紧凑城市”理念，指导解决城市交通严重拥堵、土地利用低效与特色文化保护之间的冲突，对快速城镇化及面临粗放增长的城市具有重要的借鉴意义。

  • 2021-04-19
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基于运动想象脑电控制的智能家居系统_黄旭彬

将智能家居与脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）技术相结合,利用"意念"实现对家居的操作与控制,能够为运动障碍人士提供更友好和便利的家居生活,具有重要的社会意义。本文以左右手运动意图为例提出一种基于运动想象脑电控制的智能家居系统,对系统设计中涉及的脑电信号采集、噪声滤除预处理、特征提取和分类识别等方面进行研究,并给出系统的实现方案。

  • 2021-04-19
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物联网政策形势和安全保障实践_李杺恬

＜正＞物联网的技术和应用飞速发展,一方面大规模攻击层出不穷,各种僵尸网络死灰复燃；另一方面,政府监管和相关标准得到进一步发展。尽管安全和隐私问题愈加严重,但是普通消费者和企业正越来越多地采用物联网设备,比如智能家居、智慧办公等。在未来,这些趋势的发展速度更快了。一、物联网现状和发展趋势1.1.物联网安全现状全球物联网设备数量爆发式增长,物联网解决方案渐趋成熟。数据显示,2018年全球物联网设备数量强劲增长,已达到84亿台,首次超过人口数量。

  • 2021-04-19
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使用深度学习的社交物联网信任预测模型

摘要:社交物联网是社交网络概念在物联网中整合后兴起的一个蓬勃发展的研究领域。提出了一 种适用于社交物联网网络的改进型节点级信任模型,并通过与其他信任模型的对比彷其实验扯明在恶意节点的攻击下,提出的模型拥有更好的稳定性和适用性,总体波动较小。同时,针对实际社交物联网网络中新加入网络的陌生节点可能遇到的网络延迟影响信任值评石的同趣,压汉府堂习预测后任模型的基础上进一步使用了深度学习模型对其进行信任值预测。仿真证明,使用深度学习预测后模型的系统性能明显优于不使用深度学习的模型,成功交互率提升约1.8%

  • 2021-04-19
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一种多重冗余的工业物联网智能产线安全通信模型设计

工业物联网传统的单路传输方式无法有效保证信息传递的机密性与完整性,在通信过程中容易发生信息传输错误进 而产生安全风险. 本文针对工业物联网环境下智能化生产线设备间感知信息的安全通信需求,构建了一种多重冗余的工业物联 网智能产线安全通信模型,提出了一种工业物联网辅助路径多重冗余传输方法,有效防止因通信节点失效而造成数据传输失 败,降低了初始通信数据被整体捕获的概率,提高了通信的安全性. 此外,针对安全通信模型由于特殊因素造成通信数据周期性 丢失的特殊情况,本文进一步提出了一种智能产线通信缺失数据预测方法. 该方法对于 25 个周期温度预测目标的多周期预测 结果误差控制在 0. 15℃之内,在安全通信模型失效的特殊情况下有效预测填充了连续周期缺失通信数据,满足了工业物联网 智能产线对于通信数据的完整性要求.

  • 2021-04-19
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