基于邻域一致性和DBPSO的跌倒检测特征集优化算法

At present there is no standard, authoritative fall detection test data, and the sample size by young people imitating fall is small, so how to use a limited data set to find the most representative feature set is particularly important. According to the characteristics of feature set in low sample and continuous type, a feature set optimization algorithm based on neighborhood consistency and discrete binary particle swarm optimization (DBPSO) was proposed. The algorithm firstly constituted the primary feature set based on optimized neighborhood consistency function and heuristic forward searching algorithm, and then used the primary feature set to initialize the population of DBPSO. At last the validity of the algorithm was verified using classification algorithm. The experimental results show that the algorithm can improve classification ability with fewer features selected, and the computational efficiency is also improved.     

CTI技术及语音信箱系统的实现

一、 CTI技术及其发展状况1．CTI及其主要功能 计算机与电话集成CTI是随着计算机与通信技术的迅速发展而发展起来的一个新的技术领域。它集数字程控交换、DSP语音处理、计算机技术、总线技术、网络通信技术于一体,将计算机系统的良好用户界面、庞大的数据库、优良的应用软件和交换通信系统的呼叫控制相结合,提供基于呼叫的数据选择、计算机拨号、呼叫监视、智能路由和语音数据处理等功能。 CTI主要提供话务控制与媒介处理两大功能。话务控制的功能包括电话的建立与中断、话路的选择与网络界面3项;媒介处理的功能主要是语音／传…     

基于TMS320C54X DSKplus的实时ADM语音编解码

在TM5320C54X开发套件上,实现了在普通微处理器上难以实现的最优ADM算法。     

8098单片机组成的数控龙门刨床

本文着重介绍利用８０９８单片机实现的数控龙门刨床，给出了系统硬件、软件设计方法。该系统经过一年多的工业运行，证明了实用可靠，推广前景很好。     

基于学生人体检测的无感知课堂考勤方法

针对基于人脸识别的课堂考勤系统漏检和低识别率的问题,采用主、从双摄像机设备,提出一种联合学生人体检测和人脸角度筛选的方法。首先通过Mask R-CNN算法检测主摄像机拍摄图中的学生人体位置;然后控制从摄像机（PTZ相机）依次获取每位学生的高质量放大图像;再通过MTCNN算法和FSA-Net算法从中检测并识别出人脸姿态,筛选出每位学生的正脸图像;最后对筛选出的学生正脸图像使用FaceNet算法提取人脸特征,用于支持向量机（SVM）分类器的训练或识别。实验结果表明,与Tiny-face算法相比,人体检测算法在重叠比（IOU）为0.75时平均精度（AP）值提高了约36%且检测耗时减少了57%;与建立多姿态人脸数据库的方法相比,采用人脸角度筛选的方法使识别率提高了4%;多数情况下整个课堂学生识别的准确率接近100%。所提方法简化了学生注册过程,提高了人脸识别率,为解决人脸漏检问题提供了新的思路。     

减小LoRa技术在实验室监测系统中报警延迟的方法研究

作为目前流行的物联网通信技术,LoRa在环境监测领域已有较成熟的解决方案,但其应用于对实时性要求高的场景时,例如实验室安全监测,相应方案不能展现出较好的性能。以目前成熟的LoRa解决方案为基础,在其架构的应用层与服务层间的通信中引入MQTT和Websocket技术,并在服务层中结合使用Node.js、Redis等技术,设计实现低延时实验室安全监测系统。该系统应用层包含Web端页面数据实时展示、移动端APP数据查看以及异常信息告警通知。同时,为实现集中管理多个监测区域的实际应用需求,设计数据推送策略,提高数据传输效率,进一步提高系统实时性。测试结果表明,对比现有环境监测解决方案,本系统能以更低的时延将终端数据传送至应用程序端。     

基于深度学习的短视频中的物体检测与内容推荐系统研究

近年来短视频发展迅猛,短视频广告投放具有良好的市场前景,但是以往长视频的贴片广告投放方式不适合短视频。本文依据高相关、低打扰、短而精的准则,提出一种基于深度学习的视频物体检测与内容推荐系统方案。根据短视频来源、网络环境等不同,本文介绍2种实现模式：云端模式和移动终端模式。云端模式由服务器、内容分发网络（Content Delivery Network, CDN）和终端组成,服务器可预先对CDN短视频进行物体检测和识别,将短视频与对应广告内容匹配,并在移动端播放。移动终端模式主要处理本地视频,在移动端有限的资源上完成短视频的物体检测和内容推荐。在算法上,移动终端模式下该系统采用深度学习轻量级模型MobileNet以提高检测速度和准确率,降低内存。在实现上,通过联合编译Java和C++代码提高算法运行效率,通过反馈系统减小物体类别数量,提高实时性。     

基于一卡通数据活动熵的学生活动规律研究

随着信息化技术的快速发展与广泛应用,数据挖掘在教育大数据中得到越来越多的重视。目前尚无利用一卡通数据对学生活动规律性进行量化评价的研究。本文以某高校13575名本科生为研究对象,利用其一学年的790万条校园一卡通消费记录,定义了活动熵,提出衡量学生活动规律性的时空加权活动熵算法,计算并量化每个学生的活动规律值。基于活动熵对学生进行聚类,并结合部分学生的成绩数据、图书借阅数据以及消费特征,运用Apriori关联算法分析学生群体和个体行为,挖掘出隐含的关联规则。分析结果与心理学科的研究结果有较高的一致性,对于多元评价学生及智慧校园管理具有科学的指导作用。     

基于连续时间量子游走的链路预测方法研究*

链路预测是复杂网络研究的基础问题之一。目前研究者们已经提出了许多链路预测的方法,其中大量的链路预测方法是基于经典随机游走。量子游走是经典随机游走的量子模拟。大量研究表明,在诸如图匹配、搜索等很多领域,基于量子游走的量子算法的性能远优于其对应的经典随机游走算法。但目前关于基于量子游走的链路预测算法几乎没有研究报道。本文提出了一种基于连续时间量子游走的链路预测方法。实验结果表明,连续时间量子游走链路预测结果的AUC值和经典随机游走的结果非常接近。而在Precision和Recall指标上,远优于经典随机游走的链路预测结果。     

一种天通一号卫星通信系统应用处理单元

完成了一种应用于海上微小型浮标端天通一号卫星通信系统应用处理单元(AP)的设计与实现。AP单元不仅控制伺服单元实现恶劣海况下天线自动跟踪卫星信号波束，而且实现卫星通信系统快速接入天通一号卫星网络并进行数据传输的功能。模拟四级海况条件下的测试结果表明，浮标体横摇角在-30°～+30°范围内，AP单元驱动伺服单元实现卫星信号波束跟踪精度优于2°,通信系统在10 s内快速稳定接入卫星网络，能实现海上浮标和岸基站间1.2～384 kb/s码率的实时通信。