智能跟踪系统中目标阴影消除算法的研究与应用

研究了阴影消除算法在基于DSP处理器的智能跟踪系统中的应用。在应用中加入了快速填充与噪声消除算法以提高阴影消除的准确性。为了提高系统的实时性,对于阴影消除又采取了一定的优化措施。这些方法适用于有流水线处理特征的微控制器和微处理器。实验表明,这种方法能够实现高速运转且可以有效地减少CPU占用率。     

燃煤电厂烟气超低排放与深度节能综合技术研究及应用

为实现超低排放与深度节能,以某电厂为例,采用系统协同处理方法,研究分析了烟气超低排放与深度节能综合技术路线,提出了锅炉低氮燃烧器改造、电除尘器低低温与脉冲电源协同提效、电除尘器蒸汽加热与热风吹扫、脱硫托盘与交互喷淋协同提效、湿式电除尘器及其废水零排放、MGGH与凝结水加热器耦合节能等技术方案,结果表明,超低排放改造效果优于国家超低排放限值要求,同时机组能耗降低,烟气余热回收,机组对煤种的适应性也得到提升,可为同类项目提供参考。     

三维动作识别时空特征提取方法

针对传统的彩色视频中动作识别算法成本高,且二维信息不足导致动作识别效果不佳的问题,提出一种新的基于三维深度图像序列的动作识别方法。该算法在时间维度上提出了时间深度模型(TDM)来描述动作。在三个正交的笛卡尔平面上,将深度图像序列分成几个子动作,对所有子动作作帧间差分并累积能量,形成深度运动图来描述动作的动态特征。在空间维度上,用空间金字塔方向梯度直方图(SPHOG)对时间深度模型进行编码得到了最终的描述符。最后用支持向量机(SVM)进行动作的分类。在两个权威数据库MSR Action3D和MSRGesture3D上进行实验验证,该方法识别率分别达到了94.90%(交叉测试组)和94.86%。实验结果表明,该方法能够快速对深度图像序列进行计算并取得较高的识别率,并基本满足深度视频序列的实时性要求。     

河南电子信息产业基地建设问题研究

电子信息产业已经和工业达到了高度的融合,要推进工业化,建设电子信息产业基地就势在必行。河南电子信息产业发展起步较晚,企业规模小,在建设电子信息产业基地过程中必须选择适合河南发展的产业,做强做大电子信息产业。在建设电子信息产业基地过程中要不断深化企业改革,发挥政府服务职能,重视人才培养,加强与大型企业间的合作和交流,加快河南电子信息产业基地建设。     

基于背景消减法的运动目标提取方法研究与仿真

首先详细描述背景消减法的步骤,研究减背景法的关键——背景的高斯模型建模,给出仿真结果。同时使用空域信息对基于高斯模型的目标提取方法进行改进,并给出改进后的仿真结果,显示目标提取准确性得到提高。