三维双缓存动画模拟软件制作系统设计

为了提高三维双缓存动画模拟和视觉重现能力,利用三维视觉重构和嵌入式VR构架,设计三维双缓存动画模拟软件制作系统.首先构建三维双缓存动画模拟软件的总体结构模型,采用嵌入式BS构架体系进行系统的结构分析,利用物联网组网技术进行动画模拟软件制作系统的网络组网设计,采用VR技术进行三维动画制作过程中的虚拟现实仿真和三维视觉重构,在数据处理模块中处理三维双缓存动画模拟的图像,结合高分辨的视觉重建算法,进行三维双缓存动画模拟控制和视觉重建,实现三维双缓存动画模拟的系统优化设计.仿真结果表明,采用该方法进行三维双缓存动画模拟的视觉表达效果较好,3D动画模拟逼真度较高,系统的稳定性较好,人机交互能力较强.     

一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR）,对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R²）为0.89,预测偏差比（RPD）为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R²为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。     

卡尔曼滤波算法在MEMS热式风速风向传感器中的应用

针对MEMS热式风速风向传感器在实际使用过程中因噪声问题导致输出不稳定的现象,本文首次采用了卡尔曼(Kalman)滤波算法对本征白噪声进行滤波处理,从而优化传感器的输出性能.本文分别通过理论分析和仿真模拟证明了Kalman滤波算法的可行性.实验结果表明,通过调节相关参数,Kalman滤波算法在滤波效果、响应速度及误差上均优于传统的加权滑动均值滤波算法.除此之外,在消耗较少资源的前提下,Kalman滤波算法可以有效减少本征白噪声的干扰,且调节空间较大,可以适应不同的应用需求.     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

Correction to: MRI enhancement based on visual-attention by adaptive contrast adjustment and image fusion

Multimedia Tools and Applications - A Correction to this paper has been published: https://doi.org/10.1007/s11042-021-10782-7     

A Novel Heterogeneous Actor-critic Algorithm with Recent Emphasizing Replay Memory

Machine Intelligence Research - Reinforcement learning (RL) algorithms have been demonstrated to solve a variety of continuous control tasks. However, the training efficiency and performance of...     

基于RISC-V处理器的卷积加速SoC系统设计

为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。     

融合UWB与INS的消防员室内定位与NLOS检测算法

融合超宽带（UWB）和惯性导航系统（INS）能够实现消防员室内精确定位。为实现UWB的非视距（NLOS）误差检测,设计一种双级EKF框架。该框架以松耦合形式实现UWB/INS的数据融合,通过INS获取的初始位置估计坐标以检测UWB测量值的NLOS误差,根据检测结果计算残差矩阵来动态调整融合滤波器的测量噪声矩阵,以达到缓解NLOS误差的目的。实验结果表明,与三角不等式原理检测算法和无NLOS检测的UWB/INS简单融合算法相比,所提NLOS检测算法具备良好的检测能力、较强的稳定性及较高的定位精度。     

深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用

胸主动脉瘤和夹层（TAAD）是严重的心血管疾病之一,而中膜变性（MD）的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方法,并将其应用于四种MD病变类型以进行性能验证。该方法使用了一种改进的基于GoogLeNet的卷积神经网络模型,首先采用迁移学习来将先验知识应用于TAAD病理图像的表达,然后使用Focal loss和L2正则化来解决数据不平衡问题,从而进一步优化模型性能。实验结果表明,所提模型的平均四分类准确率达到98.78%,表现出较好的泛化性能。可见所提方法可以有效地提升病理学家的诊断效率。     

面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法

针对云制造模式下快速选择和组织相关制造资源、保证制造任务执行的问题,提出一种面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法。该方法将制造过程抽象为制造任务执行链,链中的节点对应制造设备云服务或检验云服务,链中的有向边对应物流云服务;并通过行业域、地域和类型域来组织管理云服务,以构造规模较小的候选云服务集,同时减少功能匹配、性能匹配、价格匹配和时间匹配的计算量,达到快速构建云制造虚拟车间的目的。算例分析表明,相比其他方法,该方法能够在更短的时间内完成云服务的选择,并保证所选云服务的服务质量（QoS）在相关域中是更好的。