一个基于面向对象模型的并行系统

为了开发分布式系统中的计算资源,我们设计了一个基于面向对象大粒度数据流模型的并行Ｃ＋＋系统ＯＯＣＰＣＳ．该系统的底层计算模型是面向对象范式和数据流模型的结合体。它将状态对象引入到数据流模型中,并且支持面向对象的特性。本文讨论了此模型在ＯＯＣＰＣＳ系统中的实现;并行化编译器;ＰＯＣ程序设计语言;面向对象网络文件Ｉ／Ｏ和虚拟ＯＯＬＧＤＦＭ机     

基于改进的混合高斯模型的背景建模方法

提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的原因,采用了一种不同区域更新率的自适应选择策略,能够迅速响应场景的变化,有效地解决了大面积误检问题。通过在典型的场景下与经典混合高斯模型方法进行比较,验证了本文算法的有效性。     

程序设计语言发展过程中应注意的问题

针对目前程序设计语言发展过程中出现的语言种类过杂、语言数量过多、语言结构过于复杂、语言间重复性大以及语言功能求全问题进行讨论,从语言功能分离、符号与内容分离及语言统一的角度初步提出了解决问题的途径,同时对程序设计语言的汉化问题做了简要讨论。     

视频监控系统中的动目标检测新方法

在分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于视频监控系统的基于视频序列像素时空相关性检测的动目标检测方法.该方法首先用每一帧中像素的空间相关性检测出目标,再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.试验表明,该方法能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.     

军用飞机综合效能/费用评估方法

军用飞机的效能与费用是两个相互制约的因素,对两者进行科学合理的综合评估,对于军用飞机的发展和使用有着很重要的意义。在分析综合效能/费用的基本评估指标基础上,提出了在军用飞机全寿命周期综合效能/费用评估指标,重点对作战使用阶段的最佳效能/费用进行评估分析,最后给出结论。     

军事领域细粒度识别技术与应用

战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求。军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人员提供更加详细的目标信息。但传统的粗粒度目标识别方法无法得到目标的细粒度信息。因此,如何识别细粒度目标成为目前军事侦察亟需解决的问题。针对该问题,本文结合军事领域的实际需求,对细粒度识别技术的发展现状进行了分析,提出了军事领域细粒度识别技术应用流程的数据集构建、模型设计和终端部署三个阶段,同时,从无人机侦察、遥感侦察和单兵侦察三个方向分析了细粒度识别的应用前景。经过分析,军事领域细粒度识别技术已经具备实际运用条件,具备良好的应用价值。     

双向时空连续性轨迹片段关联的目标跟踪方法

提出一种使用双向时空连续性关联轨迹片段的目标跟踪方法.首先对检测结果进行简单的帧间匹配关联,生成可靠的轨迹片段;然后对每个轨迹片段通过卡尔曼滤波以及有权重的均值法分别计算修正轨迹片段的速度、位置与颜色特征;最后通过计算轨迹片段之间的双向时空连续性迭代关联,找到最符合时空连续性的轨迹片段关联.实验证明本文方法可以有效解决...     

一种开放式视频管理框架

对视频进行有效管理的依据是其“内容”。视频具有多模态性,其内容也具有层次性,可用三维模型来描述视频内容。据此,提出了一种开放式视频管理框架。在该框架中,视频中的各层内容与视频数据相对独立地存储与管理,用关联机制建立起视频数据与内容的联系。通过这种机制,能够形成视频数据与内容之间的多种逻辑描述,适用于对多种视频的管理,并且可以对视频进行“多模态查询”。     

利用XMI实现基于BOM的仿真模型组件的交换

BOM(Base Object Model)是快速构建仿真系统或联邦的可重用信息交互包,基于BOM的仿真模型组件是BOM信息描述的实现体,作为构建仿真系统或联邦的可重用模块。通过应用模型驱动体系结构(MDA,Model-Driven Architecture)提出的实现模型交换标准XMI(XML-based Metadata Interchange),HLA(HighLevel Architecture)仿真模型组件的建模和实现在两个不同层次上实现跨平台、跨语言和跨领域间的交换,而且HLA的重用性和互操作性思想能够在除分布式仿真领域外的其他应用领域中得到推广。     

军事法律关系研究

军事法律关系是军事法律体系逻辑起点的基本范畴 ,是主体、客体和内容的统一。本文就军事法律关系的概念、主体和客体作一回溯性的研究和评析 ,并以此来构筑我国军事法学的理论体系。