基于三维虚拟营区的设备实时信息集成

虚拟现实技术已广泛应用于营区、校园、社区等区域虚拟景观的展现,但大部分只重视静态模型信息展示,对设备信息特别是设备动态实时信息的展现涉及较少。提出了一种在三维虚拟营区中全面展现设备信息的方法。该方法将各设备管理系统数据与三维数据融合共用,通过图元接口来实现设备动态信息展示。在基于Stamp三维信息平台和3ds Max构建的虚拟营区中进行验证,实现了营区供水、供电、环境监测、安防等设备信息的综合展现。     

改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪北大核心

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。     

基于边缘检测技术的温度计自动检定装置研制

为了解决人工检定温度计存在的工作效率低、劳动强度高、读数误差大和检定油烟重等问题,运用边缘检测技术,先对图像作预处理,再利用经典的Sobel边缘检测算子和三线识别方法,将温度计液柱图像转换为数字化的温度计示值;对温度计检定槽进行自动化改造,由计算机控制温度计插槽旋转角度和摄像机运动高度,再由单片机控制执行指令,将采集的图像传给计算机,从而研制出温度计自动检定装置,并实现计算机自动处理检定信息、打印原始记录和检定证书。     

基于JMS和多线程的后勤领域分布式系统数据通信方案

后勤领域分布式系统的数据通信是一个亟待解决的共性问题.结合JMS消息服务技术和多线程技术,给出了一种后勤领域分布式系统异步并行数据通信解决方案及其实现.对于实现分布式系统间的异步数据通信和集成具有一定的参考意义.     

国防建设巡礼（二十五）——海南省三亚市

三亚市是海南岛南部的交通枢纽和贸易中心,在未来应急作战和南海军事斗争中具有十分重要的战略地位,索有“南疆要塞”之称。改革开放以来,市委、市政府、警备充分发挥“大特区”和国际滨海旅游城市的优势,在大力发展经济建设的同时,不断加强国际建设,国防动员工作成效明显。     

落实“三项整治”着力提高财务人员综合素质

为整治财务人员思想作风、思想观念，检验财务人员岗位练兵成果，提高财务人员综合素质，近日，济南军区空军后勤部组织了财务系统岗位练兵考核。考核采取笔试和珠算两种方式，分济南和蚌埠两个考点，全区财务干部全员参加。     

MAS中Agent属性冲突形式化描述及消解系统研究

由于多智能体系统(MAS)中各个Agent具有自治性、分布性和异构性等特征,导致MAS内部经常会出现冲突现象。首先,运用数学方法对MAS中存在的属性冲突进行形式化描述,并将其分为6类,针对每类冲突提出了相应的消解对策。其次,对属性冲突智能消解系统(AACIRS)流程框架进行了分析,并在此基础上建立了AACIRS系统,实现了MAS中属性冲突的消解。从而为解决MAS中Agent属性冲突提供了解决方案,为MAS的稳定运行提供了技术保证。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

活性炭纤维负载TiO2的光催化性能

以水玻璃为粘结剂，活性炭纤维为载体，采用涂覆法制备出负载型TiO2／ACF光催化剂，考察了不同处理工艺条件下（UV，UV＋ACF，UV＋TiO2／ACF）TNT溶液的光催化降解率，同时探讨了初始质量浓度、TiO2负载量及光照强度等因素对TNT溶液去除率的影响。结果表明，利用涂覆法可以将TiO2很好地负载到活性炭纤维表面，在光照2h条件下，TiO2／ACF光催化剂对TNT溶液的降解率可达90．4％。     

平稳小波去噪算法中的参数选择

为研究平稳小波变换去噪算法在工程应用时如何选择小波基、小波系数处理方法和阈值计算方法的参数以取得最优去噪效果，通过仿真实验，对比不同小波基、不同小波系数处理方法及不同阈值计算方法对平稳小波变换去噪算法去噪效果的影响，对算法的参数选择问题进行研究。实验结果表明：相比其他滤波器组，大部分情况下Daubechies 小波基对应的滤波器组去噪效果更好；信号信噪比较低时选用软阈值法，信噪比较高时选用硬阈值法；使用阈值法处理小波系数，信号信噪比不高的情况下应采取固定阈值法来确定阈值，信号信噪比较高时应采取无偏风险估计法。