结合SURF与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法

针对传统的CAMShift目标跟踪算法,在出现颜色干扰,遮挡等复杂背景中容易跟丢的问题,提出了一种结合SURF特征匹配与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法。该算法利用CAMShift算法跟踪得到的候选目标与模板目标的色度和梯度方向的综合直方图比较计算得到的Bhattacharyya系数作为判定依据,当系数大于给定阈值时,采用SURF算法对搜索窗口和上一帧跟踪结果进行特征匹配,重新计算目标的大小和位置。同时为了避免目标快速运动时跟踪失败和减少SURF匹配的计算量,利用Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新以确定下一帧搜索窗口的中心位置。实验表明,该算法在图像背景复杂,出现颜色干扰以及部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度与结合SURF的CAMShift算法相比有显著提高。     

测量系统R&R分析评述

本文评述测量的重复性和再现性(R&R)分析。详细介绍了R&R 分析的统计方法和关键点。还介绍了R&R 分析方法的优点和缺点。     

三相恒压恒频逆变电源的输出波形重复控制技术

对瞬时控制和重复控制的内模原理进行了分析，提出了基波扰动瞬时反馈控制内模与谐波重复控制内模相结合的控制器。仿真和实验验证了该方案可以保证系统有较快的动态响应，稳压精度高，输出电压谐波畸变率小。     

广州市居住环境上空悬浮颗粒物分布的信息分析研究

生活环境中微尘的污染直接影响人体的健康，搞清楚悬浮颗粒在生活环境中的分布情况对环境的治理有重要意义。文中介绍了本研究组对广州市四个观察点能见情况的观察结果。对广州市四个不同功能区包括工业区、商业区、居住区和园林区的居住环境空气的浮悬颗粒物，在不同季节、不同层高进行了采样；组建了电子显微ＣＣＤ摄像系统；用所研究的纤维物剔除图像处理软件，分析了以上居住环境的浮悬颗粒物分布情况。指出广州市居住上空的浮悬颗粒物大小的分布符合指数函数分布规律，给出了ＰＭ１０以下微尘颗粒分布的分析结果及进一步应研究的内容。     

基于SiGe量子点实现增强F-N隧穿的低压闪速存储器

提出了一种用于半导体闪速存储器单元的新的Si/SiGe量子点/隧穿氧化层/多晶硅栅多层结构,该结构可以实现增强F-N隧穿的编程和擦除机制.模拟结果表明该结构具有高速和高可靠性的优点.测试结果表明该结构的工作电压比传统NAND结构的存储器单元降低了4V.采用该结构能够实现高速、低功耗和高可靠性的半导体闪速存储器.     

应对突发事件主要特征及中国石油应急管理体系建设

应对突发事件及中国石油应急管理体系建设受到了高度重视。分析了国际社会应对突发事件的现状及我国应急管理的主要特征;概述了中国石油应急管理体系建设情况,从应急组织体系、制度体系、预案体系、保障体系以及技术支撑体系建设方面对应急管理现状进行综合分析。表明：国际社会已形成应对突发事件的体制、机制和战略对策;我国政府在生产事故、自然灾害、公共卫生、社会安全4种类型突发事件应对上已具有一定的能力;中国石油应急管理在应对各类型重大突发事件中成效明显,并形成相对完整的应急管理体系。     

支持向量机在传动装置故障诊断中的应用

针对传动装置中变速箱齿轮故障诊断问题.利用建立在结构风险最小原理基础上的支持向量机的模式分类功能,构造了两种多故障分类器.支持向量机采用高斯径向基函数作为核函数,选取样本进行测试和训练,在小样本情况下对变速箱齿轮的故障进行诊断.本文重点讨论了"成对分类"与"一对余类"两种多类分类算法的应用.实例表明,多类分类器对设备故障具有很好的分类效果,同时也显示了支持向量机在处理小样本问题上的优越性.     

计及损耗的双馈感应风力发电机高电压穿越控制策略

利用换向原理分析其电磁暂态特性，在此基础上，对DFIG输出无功功率与其铜损耗的解析关系进行了理论分析，推导出了使铜损耗最低的DFIG输出无功功率最优参考值。同时，转子的瞬时功率补偿分量减小了DC总线电压的波动，从而减少了转换器的功率损耗。由此，提出了考虑DFIG铜损和转换器损耗的DFIG高电压穿越控制策略。仿真结果表明，该控制策略可以在保证DFIG高电压穿越能力的同时降低DFIG铜损耗与换流器损耗，并具有较好的暂态特性。     

基于协同多目标算法的多机器人路径规划

多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划.