基于小波变换多尺度Harris角点检测算法

提出一种新的基于小波变换的Harris多尺度角点检测算法,可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的Harris角点检测算法可能存在的角点信息丢失和易受噪声影响而检测出伪角点等缺点,测试实验表明,与传统Harris角点检测方法比较,本方法有角点检测率高,不易受噪声影响,检测到的角点具有较高的重复率等优点.     

基于RBF神经网络的多传感器信息融合技术在粮情测控系统的应用

将信息融合方法引入到粮情测控系统,提出一种基于多参数、两级信息融合的粮情测控方法。该方法综合了多因素对粮食品质的影响。首先通过改进的强跟踪kalman滤波器进行粮情数据初次融合,其融合结果再通过RBF神经网络算法进行融合处理。研究表明,此方法应用于粮情测控系统,提高了测控系统的可靠性。     

有线数字电视互动业务平台的研究与设计

我因有线数字电视整体转换工作目前已进入全面启动阶段,在买现有线电视故字化之后,以视频点播业务为核心应用的互动电视业务正成为各广电运营商关注的焦点,本文通过对有线电视网络、数字电视平台架构等方面的深入了解,结合互动电视商业运营策略,提出了互动电视业务规划策略,给出了互动电视业务平台的总体架构和逻辑层次架构,对互动电视业务平台的核心技术问题系统进行了论述。     

基于CAN总线的粮食储藏监控系统应用研究

本文以CAN总线通信网络为基础,给出一种基于CAN总线的粮情信息采集系统,给出该系统的总体结构,并对系统的硬件配置和软件功能做了详细的说明,详细论述了硬件接口电路和一种基于USB接口的CAN总线网络适配器的设计方案。     

基于强跟踪滤波器的多传感器信息融合应用研究

在对经典Kalman滤波器和强跟踪Kalman滤波器分析的基础上,给出了改进的强跟踪Kalman滤波器方法,并进一步给出了改进的强跟踪Kalman滤波器分布式信息融合方法。该方法底层采用改进的强跟踪器滤波,上层采用估计误差方差最小方法进行分布式信息融合,信息融合结果精度高,同时对突变信号有很强的实时跟踪能力。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

基于Bayes理论的粮情测控系统多传感器特征级信息融合研究

主要研究粮情测控系统的特征级信息融合,采用基于Bayes理论的数据融合方法把多个异质传感器提供的数据进行特征级融合处理,以提高系统低层数据融合的准确度和稳定性;提出基于Bayes理论的粮情特征级融合的模型和算法.通过实验,验证了此模型的有效性,有效解决了粮情测控系统低层次特征级融合的不确定性和不精确性的问题.