一种高速公路车道线的快速检测和跟踪算法

提出了一种高速公路车道线检测与跟踪算法:初始检测时,首先估计消失点位置;再将图像特征点向消失点投影,通过检测投影直方图波峰来识别车道线;然后利用车道宽度和车道线强度特征滤除与车道线平行的伪车道线;跟踪时,采用卡尔曼滤波缩小搜索区域.试验结果表明:该算法抗干扰能力强,跟踪算法运行速度大约为50 Hz.     

以强军目标为指导 加强部队风气建设

习主席强调指出,要把改进作风工作引向深入,贯彻到军队建设和管理每个环节,真正在求实、务实、落实上下功夫。这是加强军队作风建设的新号令,也是实现党在新形势下强军目标的重要保证。旅团作为一线指挥部,加强风气建设,应着力抓教育鼓士气、抓导向扬正气、树形象固底气,为推动部队持续发展注入强大正能量。一、抓教育鼓士气,着力在铸牢部队思想政治根基上下功夫。思想认同方能行动自觉。旅团党委要履     

为什么党的建设必须把党的执政能力建设和先进性建设作为主线？

党的十七大报告指出,必须把党的执政能力建设和先进性建设作为主线,全面推进党的建设新的伟大工程。这是新形势下党的建设的总体要求和根本思路,为进一步加强和改进党的建设指明了努力方向,提出了检验标准。     

无人战斗机航路规划圆切线算法

通过对无人战斗机低空进入敌防区面临的各种威胁进行分析,建立了适用于圆切线算法的威胁场模型;由于可行方向法对威胁圆叠加时规划出的航路效果不理想,提出了圆的切线算法理论作为此航路规划方法的改进,采用随机产生威胁场的方法来模拟多变的战场环境,并且进行了理论分析,最后得出仿真结果.仿真证明,将两种方法结合规划出的飞行航线在航程上是比较理想的,而且路径规则的效果也得到了很大的提高.     

某型加速度计装配技术问题研究及对策

<正>通过对某型加速度计装配过程各环节分析研究,找出了影响加速度计失准角超差的因素,有针对性地提出解决措施,并经批量生产验证,切实提高了加速度计生产合格率,取得了较大的军事和经济效益。引言某型加速度计是某型导弹飞行控制舱配套使用的核心惯性测量组件,安装在导弹相互垂直的空间三维方向上,通过敏感相应方向的加速度,输出与输入加速度成比例的电信号,为控制系统提供准确加速度数据,与陀螺共同为导弹提供飞行     

面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术

针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明：该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。     

坚持三个“牢牢把握” 推动教育实践活动有效落实

正习近平总书记强调指出,教育实践活动有期限,但贯彻群众路线没有休止符,作风建设永远在路上。当前,党的第二批群众路线教育实践活动已进入整改落实、巩固深化阶段。笔者认为,要确保教育实践活动取得实实在在的成效,有三个方面必须始终牢牢把握。要始终牢牢把握情注基层心系官兵的群众观念不能丝毫动摇。部队开展党的群众路线教育实践活动,就是要牢固树立"基层至上、官兵第一"的思想,全心全意为官兵解难题、办实事。一是在"深入基层、常接地气"中培养深厚感情。要通过蹲连住班、当兵带职、交     

生活微博

正有什么新鲜事想告诉战友们请战友们爆料围观写信:北京市中关村南大街28号《解放军生活》杂志王璇(100081)邮件:wangxuan_pla@sina.com电话:01 0-66801 092(于立斌蒲海洋)海军:与外交部举办首届联谊活动身着洁白军装的海军军官与外交部青     

关于思政课线上教学的实践与探索

开年以来,为应对新冠肺炎疫情影响,军队院校普遍以线上教学的方式,把课堂从现实转移到网络,确保“停课不停教,停课不停学”。思政课是军队院校立德树人的关键课程,必须因时而动、因势而新,在思政“新课堂”与疫情防控“大课堂”同频共振中,积极推动教学模式创新。线上课堂不仅是疫情防控期间的应急举措,也应该成为占领网络阵地的有利契机。思政课应当适应信息网络带来的深刻变化,按照习主席关于思政课“八个统一”要求,打造全时学习、全员学习、全域学习的线上教学平台,盘活教育教学资源,形成开放育人格局,开创课程建设的新亮点、新局面。     

一种基于线性流形的基因表达数据的聚类方法

由于基因表达数据的稀疏性和噪声性,传统聚类算法对其聚类时不能取得好的效果。针对这一问题,一种新的线性流形方法被提出,它的基本思想是搜索数据集中的线流形聚类,再将其中某些线流形聚类融合构造高维流形聚类。该算法将切向距离和法向距离作为线性流形的距离度量,运用空间近邻信息,采用聚类基因的平均表达水平作为转移向量,提高了聚类的准确度。实验结果表明,该算法的聚类准确性优于其它聚类算法,并且对带有噪声的数据可以保持较高的聚类准确度;在对Hela基因表达数据聚类时,算法得到了具有显著生物学意义的聚类。这些都说明提出的算法对基因表达数据聚类的适用性和有效性。