硬件加速的三维雷达作用范围表现

未来数字化战场迫切需要表现复杂环境影响下的三维雷达作用范围,目前研究多限于二维,而三维表现又受限于速度,为此提出一种硬件加速的三维表现方法。在构造环境影响下雷达电磁波损失三维数据场的基础上,利用硬件加速的等值面提取算法建立雷达作用范围的三维模型,并将其表现到战场环境中。在普通微机上针对典型雷达的实验中,克服了二维表现不直观以及三维表现慢的缺点,形象地展示了地形大气等环境影响下三维作用范围,从而为用户提供决策和感官支持。     

层次化新闻视频处理框架的设计与实现

提出了一个通用的层次化新闻视频处理框架,将新闻视频处理分为句法分段、语义标注以及视频摘要三个层次,并给出了三个层次中涉及的故事单元探测、字幕探测、视频摘要等关键技术的解决方案。框架突破了传统的新闻视频处理框架仅局限于句法分段以及单媒体特征进行处理的缺陷,通过对视音频特征进行多模态的综合分析来获取新闻视频高层的语义内容。实验通过一个新闻视频处理原型系统NVPS验证了框架的可行性,重点对故事单元探测、标题探测以及口播帧探测三个算法进行了实验,实验结果分别达到88%,86%和86%的探测准确率,从而进一步证实了层次框架在新闻视频处理方面的有效性。     

动态拓扑图的卫星网络可视化方法

针对高度动态变化的卫星网络,提出一种基于动态拓扑图的可视化方法。动态拓扑图可视化的难点在于如何保持动态可视化过程中的稳定性,从而使用户容易地感知到网络中所发生的拓扑变化。根据卫星网络的动态变化特点,构建连续的动态拓扑图模型;设计一种保持布局稳定性的策略,并基于力引导思想提出一种动态拓扑图布局算法;以Iridium系统为典型实例,验证本文的可视化方法的合理性和可行性。实验表明,该方法能够以清晰的可视化图像支持用户对卫星网络动态拓扑的感知和理解。     

一种基于EDU模型的新闻视频摘要方法

现有的视频摘要技术缺乏一个统一、可扩充的视频摘要模型。针对该缺陷,提出了实体-描述-效用模型(简称EDU模型),该模型从视频实体出发,经过描述得到效用,并最终根据效用来生成视频摘要,该模型具有可扩展性。对EDU模型进行了详细阐述,并根据该模型,提出了新闻视频故事摘要生成的方法。实验结果表明,该方法具有令人满意的效果。     

多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。     

新闻视频数据库基于故事单元的“多线程”管理技术研究

新闻视频关于新闻事件的报道是一种"多线程"的形式,针对这种特性提出了一种基于有向图理论的新闻视频数据库管理方法。研究了故事单元相似关系与图论知识之间的联系,结合最小部分树理论提出了一种将故事单元之间复杂相似关系图简化为"多线程"结构树的新闻视频数据库管理技术。实验显示,这种管理方法对于视频数据库的浏览、检索、摘要等实际需求具有重要的理论意义和应用价值。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

基于态势信息融合体系的军用计划识别关键技术研究

文章阐述了C2、态势信息融合体系及计划识别之间的联系,并根据计划识别理论的发展应用情况,指出了军用与经典计划识别之间的区别与联系以及亟待解决的关键技术,提出了军用多Agent计划识别构成模型,并探讨了相关动态不确定性集成建模、推理方法在军用计划识别问题上的应用。     

I-TCP:一个高速长距离网络的AIMD算法

针对互联网中高速长距离网络上的拥塞控制问题,基于同步AIMD源在Drop-Tail网络环境下竞争带宽的网络模型,提出了一个新的AIMD拥塞控制算法,I-TCP。通过合理地设计高速和低速模式以及模式切换规则,使得该算法适合于配置到高速长距离网络,同时在传统低速网络中也具有很好的性能。仿真试验表明,I-TCP中的AIMD算法在高速长距离网络中表现出了很好的效率、公平性和网络响应性。