检索结果-内蒙古大学图书馆

北京理工大学学报 2017年第11期37卷 1171-1177页

作者：赵清杰刘若宇北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

提出了一种新的大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模方法.传统的依据物理机理分析、实验观测等来建立飞机气动系数与飞行状态之间的建模方法在大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模中存在着局限性,导致模型精度不高,针对这个问题... 详细信息

提出了一种新的大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模方法.传统的依据物理机理分析、实验观测等来建立飞机气动系数与飞行状态之间的建模方法在大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模中存在着局限性,导致模型精度不高,针对这个问题,提出了随机森林建模方法.根据风洞中飞机大迎角俯仰机动的特点,结合随机森林模型的原理,确定了与大迎角随机森林模型相关的输入特征,通过误差分析实验确定了随机森林模型中决策树个数和内部节点随机选择属性个数等关键参数的取值,利用F-18缩比模型在低速风洞中实验数据进行实验,结果表明,与经典的多项式模型相比所建立的随机森林模型得到的预测结果与真实数据之间的误差更小.

关键词：大迎角非线性非定常随机森林模型系统建模

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基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

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北京理工大学学报 2018年第1期38卷 85-90页

作者：赵清杰王浩刘浩张聪北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中... 详细信息

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F1评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.

关键词：近似重复视频检索近似重复视频定位相对编辑相似度

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基于多RGBD摄像机的动态场景实时三维重建系统

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北京理工大学学报 2014年第11期34卷 1157-1162页

作者：段勇裴明涛北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时... 详细信息

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时钟和控制信号下,可实现对目标场景数据的同步采集.为了提高各视点所获取的场景深度图质量,根据多RGBD摄像机系统视点分布较为稀疏的特点,使用概率密度函数估计的方法进行多视点深度图的融合.融合后的深度图由PC集群进行处理,可实时生成所拍摄场景的三维空间点云.实验结果表明,本文系统可以有效地重建包含多个运动目标的大型动态场景.

关键词：立体视觉多视点实时三维重建深度图融合

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基于视觉显著性的突变运动目标跟踪

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第A1期43卷 174-178页

作者：苏迎娅赵清杰郭伟王博北京理工大学计算机学院北京100081 北京理工大学智能信息技术北京市重点实验室北京100081

针对突变运动下的目标跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的粒子滤波跟踪算法.该算法将基于视觉注意机制的视觉显著图引入粒子滤波框架中,根据视觉显著图的显著性区域,按"胜者为王"和"返回抑制"机制进行目标检测,并... 详细信息

针对突变运动下的目标跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的粒子滤波跟踪算法.该算法将基于视觉注意机制的视觉显著图引入粒子滤波框架中,根据视觉显著图的显著性区域,按"胜者为王"和"返回抑制"机制进行目标检测,并以检测结果为全局建议分布进行粒子采样,从而完成全局状态空间的搜索,有效地避免了陷入局部极大值.同时,为增强目标区域在视觉显著图中的显著性,将自底向上和自顶向下的计算模型相结合,根据目标模板对各个特征显著图进行自适应权值计算,并按权值融合产生视觉显著图.实验结果表明,针对不同类型的突变运动跟踪场景,该算法均能表现出较好的鲁棒性.

关键词：目标跟踪突变运动视觉显著性粒子滤波

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三维多物质弹塑性流体动力学Euler方法的并行算法研究及程序测试

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高压物理学报 2011年第6期25卷 508-513页

作者：马天宝费广磊张文耀北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室北京100081 北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

并行计算是解决爆炸与冲击问题大规模数值模拟最有效的手段之一。针对Euler方法并行程序设计的复杂性,阐述了三维多物质弹塑性流体动力学程序MMIC-3D并行设计的总体策略,基于消息传递接口(MPI)设计出相应的PMMIC-3D并行程序,并提出了一... 详细信息

并行计算是解决爆炸与冲击问题大规模数值模拟最有效的手段之一。针对Euler方法并行程序设计的复杂性,阐述了三维多物质弹塑性流体动力学程序MMIC-3D并行设计的总体策略,基于消息传递接口(MPI)设计出相应的PMMIC-3D并行程序,并提出了一套实用的程序测试方案。结合聚能射流形成过程的数值模拟算例,在八节点的集群上测试了加速比、并行效率及可扩放性,分析了影响并行性能的因素。

关键词：爆炸与冲击 Euler方法并行计算消息传递接口程序测试

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基于误差补偿的复杂场景下背景建模方法

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自动化学报 2016年第9期42卷 1356-1366页

作者：秦明陆耀邸慧军吕峰北京理工大学计算机学院北京100081 智能信息技术北京市重点实验室北京100081

在基于子空间学习的背景建模方法中,利用背景信息对前景误差进行补偿有助于建立准确的背景模型.然而,当动态背景(摇曳的树枝、波动的水面等)和复杂前景等干扰因素存在时,补偿过程的准确性和稳定性会受到一定的影响.针对这些问题,本文提... 详细信息

在基于子空间学习的背景建模方法中,利用背景信息对前景误差进行补偿有助于建立准确的背景模型.然而,当动态背景(摇曳的树枝、波动的水面等)和复杂前景等干扰因素存在时,补偿过程的准确性和稳定性会受到一定的影响.针对这些问题,本文提出了一种基于误差补偿的增量子空间背景建模方法.该方法可以实现复杂场景下的背景建模.首先,本文在误差补偿的过程中考虑了前景的空间连续性约束,在补偿前景信息的同时减少了动态背景的干扰,提高了背景建模的准确性.其次,本文将误差估计过程归结为一个凸优化问题,并根据不同的应用场合设计了相应的精确求解算法和快速求解方法.再次,本文设计了一种基于Alpha通道的误差补偿策略,提高了算法对复杂前景的抗干扰能力.最后,本文构建了不依赖于子空间模型的背景模板,减少了由前景信息反馈引起的背景更新失效,提高了算法的鲁棒性.多项对比实验表明,本文算法在干扰因素存在的情况下仍然可以实现对背景的准确建模,表现出较强的抗扰性和鲁棒性.

关键词：背景建模抗干扰的误差补偿空间连续性 Alpha通道中值模板

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一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法

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自动化学报 2015年第11期41卷 1901-1912页

作者：徐建强陆耀北京理工大学计算机学院北京100081 智能信息技术北京市重点实验室北京100081

由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文(Context)中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.时空上下文(Spatio-temporal context,STC)算法是新近提出... 详细信息

由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文(Context)中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.时空上下文(Spatio-temporal context,STC)算法是新近提出的一种基于时空上下文的目标跟踪算法,它利用目标周围的稠密上下文信息,取得了良好的跟踪效果.STC的不足是其同等对待整个上下文区域,没有对上下文做进一步的区分,减弱了上下文的作用.本文采用动态分区处理思想,根据上下文中不同区域与跟踪目标运动相似度大小,赋予不同权值,提出了基于加权时空上下文(Weighted spatio-temporal context,WSTC)的鲁棒视觉跟踪算法.最后在公共数据集上进行的对比实验表明,本文所提出的算法具有更好的跟踪效果和鲁棒性.

关键词：视觉跟踪上下文时空上下文加权时空上下文

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从正面车辆图像中识别车型的中层特征表示方法

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北京理工大学学报 2015年第5期35卷 528-532页

作者：董震裴明涛吴心筱贾云得北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

为有效识别正面车辆图像中的车辆类型,提出了一种车辆中层特征表示方法.该方法以SIFT特征为底层特征,建立两类中层特征:结构特征分布和表观特征分布.结构特征分布是对SIFT特征在图像中位置信息的统计,描述车辆不同部分之间的相对位置关... 详细信息

为有效识别正面车辆图像中的车辆类型,提出了一种车辆中层特征表示方法.该方法以SIFT特征为底层特征,建立两类中层特征:结构特征分布和表观特征分布.结构特征分布是对SIFT特征在图像中位置信息的统计,描述车辆不同部分之间的相对位置关系,在不同类车辆之间以及车辆与背景之间具有较强的判别力;表观特征分布是对SIFT特征本身的统计,描述车辆的局部表观信息,对光照变化和背景干扰十分鲁棒.利用多核学习方法融合两类中层特征,进而识别车辆类型.实验结果表明,该方法在光照变化和有背景干扰等复杂情况下表现出良好的车型识别性能.

关键词：车型识别结构特征分布表观特征分布多核学习

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二维非参数化判别分析方法中的人脸识别算法研究

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北京理工大学学报 2010年第4期30卷 437-440页

作者：张旭曹健刘玉树北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

在使用传统线性判别分析方法计算类间散射矩阵时,使用类中心来近似表示各个类,类内散射矩阵的定义有一定的局限性,从而导致算法性能不稳定、小样本、数据的高斯分布假设及维数困扰等问题.提出了一种用于人脸识别的二维非参数化判别分析... 详细信息

在使用传统线性判别分析方法计算类间散射矩阵时,使用类中心来近似表示各个类,类内散射矩阵的定义有一定的局限性,从而导致算法性能不稳定、小样本、数据的高斯分布假设及维数困扰等问题.提出了一种用于人脸识别的二维非参数化判别分析方法,对类间散射度矩阵和类内散射度矩阵进行了重新定义,考虑了各类数据的边界结构.通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果,验证了算法相对于传统算法的鲁棒性和准确率.

关键词：二维非参数化判别高斯分布人脸识别

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具有位置感知和语义特征的P2P网络模型

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电子学报 2010年第11期38卷 2606-2610页

作者：孙新刘玉树刘琼昕郑军北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

非结构化P2P网络中常用的泛洪搜索方法造成了严重的通信消耗.提出一种基于位置感知和语义的P2P网络模型,在覆盖网络的构建过程中考虑底层的物理网络拓扑,同时兼顾拓扑结构与共享资源之间的相关性.该网格模型基础上,给出了语义搜索算法.... 详细信息

非结构化P2P网络中常用的泛洪搜索方法造成了严重的通信消耗.提出一种基于位置感知和语义的P2P网络模型,在覆盖网络的构建过程中考虑底层的物理网络拓扑,同时兼顾拓扑结构与共享资源之间的相关性.该网格模型基础上,给出了语义搜索算法.实验结果表明,提出的网络模型能够减少覆盖网络与底层物理网络拓扑不匹配带来的网络开销,并且在查找性能和网络开销之间取得了良好的平衡.

关键词： P2P 覆盖网络位置感知资源搜索

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