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空地機(jī)器人協(xié)同導(dǎo)航方法與實(shí)驗(yàn)研究

空地機(jī)器人協(xié)同導(dǎo)航方法與實(shí)驗(yàn)研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

地面移動(dòng)機(jī)器人與空中飛行機(jī)器人的功能互補(bǔ)作用具有明顯的優(yōu)越性,對(duì)于提高任務(wù)的完成度具有重要的作用,因此近年來(lái)越來(lái)越受到研究人員的關(guān)注。空地機(jī)器人協(xié)作的一種典型模式是通過(guò)空中機(jī)器人的大范圍環(huán)境感知能力為地面機(jī)器人提供路徑導(dǎo)航信息,為此,首先搭建了空地機(jī)器人協(xié)作平臺(tái)并利用空中視覺(jué)傳感信息對(duì)地面環(huán)境進(jìn)行感知和識(shí)別;然后,利用路徑規(guī)劃算法對(duì)路徑進(jìn)行規(guī)劃并精簡(jiǎn)指令;最后,地面機(jī)器人結(jié)合機(jī)器視覺(jué)執(zhí)行任務(wù)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證成功率在80%以上,表明該方法具有較好的可行性。

發(fā)表于:11/5/2018 10:20:00 AM

基于國(guó)產(chǎn)化平臺(tái)監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于國(guó)產(chǎn)化平臺(tái)監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][安防電子]

目前的監(jiān)控設(shè)備大部分是基于國(guó)外的基礎(chǔ)軟硬件研制開發(fā)的,存在核心技術(shù)受制于人的安全隱患。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于國(guó)產(chǎn)化軟硬件平臺(tái)的監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)插入、查詢算法的優(yōu)化,采用多線程設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)大量并行數(shù)據(jù)的接收與處理,利用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收層、處理層和展示層的有效分離。設(shè)計(jì)的軟件經(jīng)實(shí)際環(huán)境應(yīng)用,表現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)承載能力、實(shí)時(shí)性和可靠性,同時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。

發(fā)表于:11/5/2018 10:07:00 AM

基于有向最短路徑的冠脈主分支全自動(dòng)提取算法

基于有向最短路徑的冠脈主分支全自動(dòng)提取算法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

在臨床應(yīng)用中,從心臟計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影CTA圖像中提取冠狀動(dòng)脈的中心線一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。因此,提出了一種基于模型映射的有向最短路徑算法,全自動(dòng)地提取和識(shí)別冠脈主分支中心線。在提出的方法中重新定義了最短路徑的代價(jià)函數(shù),并利用先驗(yàn)?zāi)P吞峁┕诿}感興趣區(qū)域和冠脈中心線的方向信息,全自動(dòng)地提取冠脈主分支的中心線。在實(shí)驗(yàn)中,基于先驗(yàn)?zāi)P偷挠邢蜃疃搪窂皆谥行木€提取過(guò)程中顯示出較強(qiáng)的魯棒性,冠脈3個(gè)主分支中心線提取結(jié)果的平均重疊率達(dá)到了81.0%。

發(fā)表于:11/2/2018 1:44:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識(shí)別研究

基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識(shí)別研究[嵌入式技術(shù)][安防電子]

基于Google第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煙霧圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè),通過(guò)改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像,并結(jié)合PCA降維算法和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò)模型在TensorFlow平臺(tái)下進(jìn)行煙霧特征的訓(xùn)練識(shí)別。該算法實(shí)現(xiàn)了較大范圍的火災(zāi)實(shí)時(shí)檢測(cè)報(bào)警,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明整個(gè)檢測(cè)過(guò)程準(zhǔn)確地識(shí)別了視頻流中的煙霧區(qū)域,相比于傳統(tǒng)煙霧識(shí)別方法具有更高的準(zhǔn)確率和自適應(yīng)性,為大范圍的火災(zāi)煙霧報(bào)警提供了一種有效方案。

發(fā)表于:11/2/2018 1:20:00 PM

基于休眠策略的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配研究

基于休眠策略的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

為了有效緩解異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的干擾以及能耗問(wèn)題,提出了基于基站休眠策略的多目標(biāo)優(yōu)化資源聯(lián)合分配方案,建立了以宏用戶受到的跨層干擾最小和低功率節(jié)點(diǎn)的能量消耗速率最小的多目標(biāo)優(yōu)化模型,進(jìn)而采用改進(jìn)非支配排序遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行求解且對(duì)其有效性進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明,所提方案與現(xiàn)有方案相比,能更好地減小宏用戶受到的跨層干擾,同時(shí)能降低低功率節(jié)點(diǎn)的能量消耗速率。

發(fā)表于:11/2/2018 1:03:00 PM

?一種基于RB-HARQ安全傳輸技術(shù)的吞吐量最大化方法

?一種基于RB-HARQ安全傳輸技術(shù)的吞吐量最大化方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在基于可靠度混合自動(dòng)重傳技術(shù)(Reliability-Based Hybrid ARQ, RB-HARQ)的物理層安全編碼中,提出一種根據(jù)信道條件選擇最優(yōu)重傳比特?cái)?shù)目的方法,該方法能夠在保證安全性的條件下實(shí)現(xiàn)吞吐量最大。在RB-HARQ技術(shù)中,接收端將碼字比特按照可靠度信息大小進(jìn)行排列,將最低可靠度的比特重傳給發(fā)送端。為了最大化吞吐量,利用密度進(jìn)化算法和軟合并的方法計(jì)算出相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的信息概率密度,通過(guò)近似得出理論誤比特率,在此基礎(chǔ)上從理論上得出最佳重傳數(shù)目方案。仿真結(jié)果表明,所提算法與傳統(tǒng)的RB-HARQ算法相比,在保證安全性和可靠性的條件下,顯著提高了吞吐量,并且驗(yàn)證了理論分析的正確性。

發(fā)表于:11/1/2018 1:34:00 PM

基于流行度的P2P流媒體復(fù)制算法

基于流行度的P2P流媒體復(fù)制算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

通過(guò)把赤字帶寬引入到流媒體文件流行度中,定義了一種新的流媒體文件的流行度, 以該流行度為依據(jù),確定需要復(fù)制的流媒體文件,將節(jié)點(diǎn)按綜合性能指標(biāo)進(jìn)行排序,把副本放置在綜合性能高的節(jié)點(diǎn)上。在副本放置空間不足時(shí)需要進(jìn)行副本替換,替換掉副本實(shí)際數(shù)量與期望數(shù)量之比中比值最大的文件,以復(fù)制新的文件。實(shí)驗(yàn)表明,和比例復(fù)制算法相比,本算法的工作負(fù)載更早進(jìn)入穩(wěn)態(tài),平均提前了總仿真時(shí)間的13%。穩(wěn)態(tài)時(shí),工作負(fù)載更小, 工作負(fù)載是比例復(fù)制算法的33.3% ;達(dá)到流媒體文件請(qǐng)求速率的節(jié)點(diǎn)數(shù)量比比例復(fù)制算法的節(jié)點(diǎn)數(shù)量平均多1‰左右;同時(shí)在暫態(tài)時(shí),本算法的波動(dòng)更加平穩(wěn)。

發(fā)表于:11/1/2018 10:38:00 AM

能量獲取框架下的5G綠色通信小區(qū)選擇算法

能量獲取框架下的5G綠色通信小區(qū)選擇算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)的增加,蜂窩網(wǎng)從以前的單一架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)楫悩?gòu),基站的能量消耗也呈現(xiàn)出了指數(shù)型的增長(zhǎng)。能量獲取是一種新興的技術(shù),可以節(jié)省傳統(tǒng)電網(wǎng)的能量并減少無(wú)線通信中的碳排放量。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的小區(qū)選擇是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。從能量獲取、能量協(xié)作、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)等方面考慮,提出了一種折中能量獲取、能量消耗、負(fù)載均衡、接收速率等性能指標(biāo)的小區(qū)選擇算法。仿真結(jié)果表明,該算法可以減少基站對(duì)電網(wǎng)能量的需求,增加用戶選擇的可能,滿足公平性和有效性,可適用于5G綠色通信。

發(fā)表于:11/1/2018 10:08:00 AM

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詩(shī)詞隱寫檢測(cè)方法

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詩(shī)詞隱寫檢測(cè)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

利用詩(shī)詞作為載體實(shí)現(xiàn)文本信息隱藏是近兩年非常熱門的研究方向。這一類方法具有隱藏容量大并且隱蔽性高的優(yōu)點(diǎn)。然而現(xiàn)在還沒(méi)有針對(duì)這一類方法的非常有效的隱寫檢測(cè)算法。提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詩(shī)詞隱寫檢測(cè)算法,該算法能自動(dòng)判斷輸入的文本是否含有隱藏信息。通過(guò)大量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練并測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示所提出的模型能達(dá)到94.8%的檢測(cè)準(zhǔn)確率,表現(xiàn)出非常高的詩(shī)詞隱寫檢測(cè)性能。

發(fā)表于:11/1/2018 9:57:00 AM

基于連續(xù)時(shí)隙探測(cè)的防碰撞算法研究

基于連續(xù)時(shí)隙探測(cè)的防碰撞算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為進(jìn)一步提高標(biāo)簽的識(shí)別速度,針對(duì)動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙類算法對(duì)幀長(zhǎng)調(diào)整的不靈敏性以及Q算法中Q值調(diào)整的高計(jì)算復(fù)雜度,提出了一種基于連續(xù)時(shí)隙探測(cè)的RFID防碰撞算法,詳細(xì)闡述了該算法的思想和運(yùn)算流程。該算法通過(guò)探測(cè)識(shí)別幀中連續(xù)時(shí)隙的應(yīng)答狀況,利用設(shè)定的規(guī)則調(diào)整幀長(zhǎng),使系統(tǒng)工作在最佳狀態(tài)。仿真結(jié)果表明,與標(biāo)準(zhǔn)QA算法相比,改進(jìn)的算法縮短了系統(tǒng)4%的識(shí)別時(shí)延,提高了系統(tǒng)6%的識(shí)別速度。

發(fā)表于:10/31/2018 2:04:00 PM

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