天津市化工局赴澳技术考察及推销小组访澳情况

天津市化工局赴澳大利亚技术考察及推销小组一行四人,在组长天津渤海化工进出口公司副经理张汝权带领下,于1987年5月8日至23日访问了澳大利亚。 在澳期间,小组先后在墨尔本和悉尼两大城市逗留。参观了贝林达化学公司和伯瑞     

基于改进的特征图串法识别人体行为

视频的有效表达是识别行为关键与难点。本文提出了一种改进的特征图串的视频表达方法,在动态规划框架下,利用子模优化方法和图匹配技术实现了行为的识别。首先,利用近年来被广泛应用的时空特征点探测器获取视频序列中的关键点;接着引入子模优化方法完成视频在时域上的划分;然后在每个时域区间内以关键点为节点形成图结构,使得行为视频的特征表示转化为有序的特征图串;最后基于重加权随机游走的图匹配方法和动态时间规整实现成对视频的匹配与对齐。通过两组公开数据集（KTH和UT-interaction）上的实验及与其他方法的比较,验证了本文方法是有效的、可行的。     

一种基于低维足底压力特征的静态步态聚类算法

为了探究足底压力特征在身份识别中的应用,提出了一种静态步态聚类算法.该算法首先从压力测试板提取的静态数据中提取当前常用的足底压力特征,包含全局及局部特征,形成特征向量来表征样本对象;接着利用非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)获取样本在变换特征空间中的映射及低维表示;最后结合模糊C-均值算法(fuzzy C-means algorithm,FCM)对降维后的样本对象进行聚类识别.实验结果显示该算法的聚类正确率达到90％左右;同时与其他算法对比,该算法在精度上具有较大的优势.经过实验验证与对比分析,该算法将样本数据压缩到极低维特征空间时,仍有效保留了样本类别信息,进而得出结论,该算法提取出的足底压力特征是有效的、可行的.     

基于堆叠惯性信号的跳台滑雪动作识别

动作识别是滑雪运动状态智能监测的关键环节之一。本文以跳台滑雪运动为研究对象,通过堆叠的方式将不同惯性传感器、不同关节点的数据进行融合生成结构化的数据,从而利用深度卷积神经网络实现跳台滑雪动作的识别。首先对采集到的跳台滑雪运动过程中的不同传感器、人体不同关节点的惯性传感数据进行归一化处理映射至[0,1]之间,然后通过颜色映射将各类数据堆叠生成图像,接着利用Resnet等二维卷积神经网络对跳台滑雪中的动身至助滑、直线助滑、曲线助滑、起跳及早期飞行、稳定飞行及落地共5类动作的堆叠惯性信号图像进行识别。实验结果表明,对9次跳台滑雪数据融合后生成的2 250幅堆叠惯性信号图像进行识别,召回率和准确率达到了93.8%和91.7%;同时分析了单个类别惯性传感器对各关节点数据融合后的识别结果的影响。本文提出的不同传感器、不同关节点堆叠惯性信号融合和动作识别方法能够为跳台滑雪运动的智能化分析提供支撑。     

基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法

提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示,这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。     

城市地下浅层疏松病害雷达图谱快速探测

城市道路病害因其突发性、无明显预兆性,对交通安全、城市畅通造成了重大安全隐患,而雷达探测技术因其高效、无损的特点,成为具有高优先级的道路病害检测技术手段.首先对雷达探测原理做出了简单说明,给出了图谱的病害解释;通过将该技术手段应用于某开挖道路探测,在路口C南侧发现疑似病害区域,结合对应道路沉降监测数据,对道路安全状况作出评价,实践结果验证了雷达检测在城市道路病害探查中的科学性和有效性,为道路病害应急处置和安全预警提供了有效依据.     

NURBS曲面建模用于低RCS复杂目标可视化电磁计算

利用NURBS曲面对一类低RCS杏仁体目标进行建模；通过物理光学法(PO)、等效电流法(MEC)分别求解复杂目标面元与棱边散射；根据爬行波理论求解爬行波效应。由总场求得低RCS复杂目标的雷达散射截N(RCS)，与实验结果比较，获得令人满意结果。     

一种求解摄像机内参数的非线性方法

提出了一种求解摄像机内参数的非线性方法。首先对空间单个矩形的图像获得含参数，的圆环点的图像，其中r为该矩形的长宽比；进而由圆环点对摄像机内参数的约束获得一组非线性方程；通过把非线性方程组求解问题转为含3个参数的最优化问题来确定摄像机的内参数。该方法的特点在于，无需知道矩形的任何信息，也容易将所获得的非线性方程组转化为最优化问题。实验结果表明，该方法具有较高的求解精度。     

基波有效值快速算法在电压波动与闪变中的应用

针对电能质量指标中电压波动和闪变的计算问题,提出了一种基波有效值的快速算法。根据计算电压波动和闪变时只需基波有效值的特性,首先对离散傅立叶变换算法进行改进,然后使用改进后的算法进行基波有效值的计算,最后计算电压波动和闪变值。通过实验,验证了该方法的可行性和准确性,同时与传统的FFT算法进行比较,表明该方法能够提高计算电压波动和闪变的运算速度,进行实时检测,具有广泛的应用前景。     

综合自适应阈值与多尺度的TV图像修复方法

基于TV模型的图像修复算法具有较好的修复效果，但其对参数的选取较敏感，且运算量较大。该文提出了一种综合自适应阈值与多尺度的TV图像修复算法，该方法不仅可以提高TV图像修复模型的修复稳定性，还可以进一步压缩运算量，提高修复速度。