双模态车载语音控制仿真系统的设计与实现

针对音、视频双模态语音识别能有效地提高噪声环境下的识别率的特性,本文设计了车载语音控制指令识别实验系统。该系统模拟车载环境,把说话时的视频信息融入到语音识别系统中,系统分为模型训练、离线识别和在线识别3部分。在线识别全程采用语音作为人机交互手段,并具备用户自适应的功能。离线识别部分将系统产生的数据分层次进行统计,非常适合进行双模态语音识别算法研究。     

移动网络YouTube视频码率及分辨率识别方法

YouTube作为世界最大的视频网站,在网络流量中的占比日益增加。大量的视频流量给互联网服务提供商带来了巨大的挑战。随着YouTube全站采用HTTPS加密,如何从HTTPS加密流量中获取视频QoE评估信息至关重要。在分析了YouTube App在Android和IOS平台上所采用的流媒体传输模式的基础上,提出了C4.5决策树与[K]-means聚类相结合的方法对视频片段进行分辨率识别。实验结果证明该方法能够准确地识别视频播放过程中每个视频片段的播放码率及分辨率。     

基于离线训练的二维灰度特征向量快速目标搜索算法

本文以运动图像中的目标搜索为背景,根据模式识别和图像处理的基本理论,提出了一种基于离线训练的二维灰度特征向量模式匹配的快速目标搜索算法.首先离线在样本图像中对二维灰度特征向量模式进行训练,然后在线对运动图像提取二维灰度特征向量,进行模式匹配,搜索运动目标.     

维吾尔语笔迹鉴别方法研究

笔迹鉴别是通过机器分析手写笔迹风格的差异特征来判断书写人身份的一门科学与技术.就像语音、指纹、虹膜和脸谱等生物特征识别技术一样是一个典型的模式识别问题.笔迹鉴别可分为在线、离线两种.笔迹鉴别方法可以分为两大类:文本依存的方法和文本独立的方法.主要针对离线维吾尔语手写体笔迹鉴别方法展开研究,力求提取笔迹图像的全局特征,以提供更多更有效的鉴别信息,结合维吾尔语自身特点对与文本无关的笔迹鉴别中预处理和特征提取技术进行了细致的研究.     

服务机器人目标同时识别与位姿判定研究

目前机器人尚难以自主建立起目标姿态的概念,通过人机交互方式辅助机器人对目标建模则不失为一种可行方案。提出了一种基于新型目标模型的离线/在线两步目标识别与位姿判定系统。离线阶段采用人机交互方式构建目标模型,在线阶段通过场景图像与目标模型的特征点对应即可自动发现目标,并计算其相对于机器人的位姿。实验证明,该系统能够有效完成对纹理目标的同时识别与位姿判定。     

基于交互式斜率比较的数据包节能传输调度

为了节省无线传感器网络中的数据包传输耗能,提出交互式斜率比较(ISC)算法进行速率控制调度.该算法根据数据包到达和截止曲线,通过不断比较到达点和截止点对应的斜率,得出每个传输段及其速率.所提ISC算法在离线模式下可以实现最低能耗数据包传输,扩展到在线模式后,传输能耗也可以逼近最小值.考虑在1 s时间内传输500个包,所提方法在离线和在线模式下的能耗分别仅为传统方案的0.413％,0.483％.     

基于协同方法的视频交通拥挤度判定

本文采用与传统模式识别不同的方法-协同模式识别对重要的交通控制参数之一交通拥挤度进行了研究,根据改进的协同模式识别模型对视频交通拥挤度进行识别,取得较好的实验效果.     

单交叉口信号配时的离线Q学习模型研究

为提高交通控制系统的适应性和鲁棒性,采用强化学习方法实现交通控制模型的学习能力.对固定周期和变周期两种模式下的单交叉口信号配时优化进行研究,构造了等饱和度优化目标的奖赏函数,建立了等饱和度和延误最小两个优化目标的离线Q学习模型.采用对流量进行离散的方法解决了状态维数爆炸问题.通过算例对建立的4种离线Q学习模型解的结构、最优解的分布进行分析,结果表明相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化.采用“离线学习,在线应用”的方法,将建立的定周期延误最小离线Q学习模型与Webster定周期模型的性能进行对比,总体上前者的车均延误和累积延误低于后者.     

基于HTTP协议与H.264的YouTube媒体播放器的研究

YouTube是全球著名的视频网站,为用户提供高质量的视频等服务.在移动流媒体服务规范的基础上,设计了YouTube媒体播放器客户端的系统架构,根据播放器的功能设计,分为HTTP引擎、音视频缓冲、音视频解码、音视频同步、自适应和UI界面几个模块.在比较分析移动流媒体传输协议的基础上,重点研究了使用HTTP协议优化网络引擎的实现方案.采用了H.264解码器从算法级和代码级对传输数据进行优化,从而实现媒体播放器在YouTube视频网站上播放视频的功能.     

结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建

目的 点云目标识别流程分为离线与在线阶段。离线阶段基于待识别目标的CAD模型构建一个模型库,在线基于近邻查找完成识别。本文针对离线阶段,提出一种新的模型库构建方法。方法 首先将CAD模型置于一个二十面体中心,使用多个虚拟相机获取CAD模型在不同视角下的点云;然后将每个不同视角下的点云进行主成分分析并基于主成分分析的结果从多个选定的方向将点云切分为多个子部分,这些子部分包含点云的全局及局部信息;接着对每个子部分使用聚类算法获取其最大聚类,去除离群点;最后结合多种方式删减一些冗余聚类,减小模型库规模。结果 在多个公开数据集上使用多种点云描述子进行对比实验,识别结果表明,相对于传统的模型库构建方法,基于本文方法进行识别正确率更高,在某些点云描述子上的识别正确率提升达到10%以上。结论 通过将CAD模型在不同视角下点云的全局与局部信息都加入模型库中,本文提出的模型库构建方法可有效提高点云目标识别正确率,改善了场景目标发生遮挡时,近邻查找识别精度不高的问题。     

短信息在线/离线加密方案

在线/离线加密方案旨在提高在线加密速度.本文研究并设计了一种基于一次函数的在线/离线短信息加密方案,它在现阶段只需要做一次函数计算,并将该方案应用在手机短信息上.     

视频识别中基于簇的在线运动分割算法研究

仿射相机模型下,运动分割问题转化为子空间分离问题,处理这类问题的算法大多是离线算法,当假设不满足时性能很不理想.针对上述问题,提出一种在线运动分割算法,通过动态标签传输和簇分割进行运动分割.首先,根据固定数量的帧进行初始化,接着,通过在线策略更新轨迹相似性,最后,利用动态标签传输技术在帧间传输信息,对簇进行评估和归一化切分成本估计,实现动态的簇分割.基于基准数据集的仿真实验结果表明,算法的运行结果与离线算法相当.     

基于3G/4G多旋翼飞行器的视频传输系统 基于3G/4G多旋翼飞行器的视频传输系统

为解决各行业进行高空拍摄时投入高、效果差,无法实时察看地面情况等问题,提出一种基于 STM32微控制器的3G/4G多旋翼飞行器的视频传输系统解决方案。系统由多旋翼飞行器、3G/4G网络视频传输系统和地面智能手机控制平台等构成。试验表明,本方案通过3G/4G网络实现视频的传输,能够实现高空拍摄、视频传输、手机接收等功能,具有较好的实时性和可控性。     

基于3G/4G多旋翼飞行器的视频传输系统

为解决各行业进行高空拍摄时投入高、效果差,无法实时察看地面情况等问题,提出一种基于STM32微控制器的3G/4G多旋翼飞行器的视频传输系统解决方案。系统由多旋翼飞行器、3G/4G网络视频传输系统和地面智能手机控制平台等构成。试验表明,本方案通过3G/4G网络实现视频的传输,能够实现高空拍摄、视频传输、手机接收等功能,具有较好的实时性和可控性。     

模糊模式识别的几种基本模型研究

模糊模式识别是当前一种流行的模式识别方法。文中对常见的模糊模式识别问题进行了总结,根据识别对象和被识别对象及其关系归类出模糊模式识别的四种基本模型,分别为：标准模式为模糊子集,待识别样本为单点向量;标准模式和待识别样本均为模糊子集;标准模式为模糊向量集合族,待识别样本为单点向量;标准模式和待识别样本均为模糊向量集合族。对每种类型分别讨论了其常用的解决方法,并给出了实例。最后,对模糊模式识别其它方法进行了简介。     

基于神经网络的油库输转作业模式识别方法

为准确识别数字化油库输转作业模式,在分析了油库典型输转作业模式基础上,提出了一种基于人工神经网络的输转作业模式识别方法。以阀门状态反馈信息作为网络输入,输转作业模式为输出构建立了神经网络结构,进而选取实际数据进行离线训练确定网络权值,最后通过仿真实验测试了该方法的识别效果,结果表明基于RBF神经网络的方法能快速、准确识别油库输转作业模式,对提高油库监控系统的智能化水平具有重要意义。     

维吾尔语笔迹鉴别方法研究

笔迹鉴别是通过机器分析手写笔迹风格的差异特征来判断书写人身份的一门科学与技术。就像语音、指纹、虹膜和脸谱等生物特征识别技术一样是一个典型的模式识别问题。笔迹鉴别可分为在线、离线两种。笔迹鉴别方法可以分为两大类：文本依存的方法和文本独立的方法。主要针对离线维吾尔语手写体笔迹鉴别方法展开研究,力求提取笔迹图像的全局特征,以提供更多更有效的鉴别信息,结合维吾尔语自身特点对与文本无关的笔迹鉴别中预处理和特征提取技术进行了细致的研究。     

基于PSoC和DP-PSO-SVM的便携式假肢控制系统

针对三自由度假肢阈值控制方式存在不直观、灵活性差的缺陷，控制效果较好的模式识别控制器存在便携性差、实用性差等问题，提出一种基于PSoC在线模式识别的肌电假肢控制系统设计方案.采用低功耗芯片PSoC作为主控制器，设计了一套便携式四通道sEMG （表面肌电信号）采集系统，采用双群粒子群优化算法改进的支持向量机（DP-PSO-SVM）构建分类识别器，并通过假肢驱动器实现假肢在线模式控制.实验结果表明：采用DP-PSO-SVM算法比采用标准粒子群SVM （PSO-SVM）算法构建的分类器识别精度提高4%，达到96.7%；该控制器对6种动作的在线识别率达到96.3%，且符合实时性要求.     

BPO数据生产平台的设计与优化

根据对在线数据业务外包服务(data business process outsourcing,Data BPO)处理流程中存在的一系列瓶颈的描述和分析,提出了现有的BPO数据处理平台进行优化设计的方案,构建了BPO数据生产平台的优化模型.该模型有针对性地使用了包括自动、半自动模式识别技术,服务器集群动态负载均衡以及非对称网络传输等技术,有效地解决了数据生产平台的吞吐量、服务器负载以及网路传输瓶颈,提高了整个数据处理平台的效率及准确率.     

基于OpenGL的工业现场三维仿真方案

工业现场三维仿真技术包括模型建模和控制模型运动两部分,使用3D建模软件建模生成模型文件,使用OpenGL编程技术装载模型和控制模型运动实现仿真动画效果.仿真分在线仿真和离线仿真两种,通过实时接收现场传感器和控制器的数据去控制模型运动的仿真为在线仿真,通过事先编辑好的激励数据去控制模型运动的仿真为离线仿真.