摘要:随着现代制造业对产品质量、生产效率和操作安全性要求的提高，视频监控在现代制造业中的应用越来越广泛，对视频处理的精度与速度要求也越来越高.运动目标检测是视频理解和分析的基础，因此面向工业场景的运动目标检测算法一直是一个研究热点.作为算法的重要组成部分，运动目标检测所用到的背景特征在以往并没有受到足够的重视.为此本文，从像素数据和已有算法中获取背景特征，给出相关特征和数据的可视形态表示，支持更直观的方式辅助获取这些背景特征之间的关系，进一步给出背景特征模型，同时本文得到的背景特征关系可以指导算法设计.

摘要:列车停站方案影响着旅客服务质量和运行效率，是列车开行方案的重要环节.本文建立了旅客列车停站方案的多目标规划模型以最大化区段可达性从而减少旅客旅行时间.针对传统的粒子群优化算法在处理复杂多维问题时，算法效率不高，易陷进局部最优，且无法有效处理离散问题等缺点，提出了一种将量子遗传算法引入到MPSO中的方法.算法整体采用粒子群算法，结合量子遗传算法的概率幅编码，并使用粒子群的速度更新公式来更新量子旋转门.算法引入量子遗传算法的全局探索和粒子群算法的种群智能体系，不仅提高了算法的收敛速度，同时增加了粒子多样性.最后，将改进的量子遗传粒子群算法（QGA_PSO）应用于ZDT函数优化和停站方案模型优化，证明了算法的有效性.

摘要:随着数据量的上涨、计算机运算力的提升和深度学习算法的出现，人工智能受到越来越多的关注.文中以美国核心期刊数据库Web of Science收录的与人工智能相关的6879篇期刊论文为研究对象，以时空知识图谱及内容知识图谱分析为主要研究方法，基于信息可视化软件CiteSpace从合作国家、研究机构、引用文献、关键词和突现词五个方面对文献大数据进行可视化比较和分析，明确了人工智能领域的研究现状及重要文献，揭示了人工智能领域的研究热点和前沿.最后，通过对五个可视化分析方面的总结，给出了在人工智能领域中选择科研方向、探测学科前沿、辅助科技决策等方面的重要参考.

摘要:网络攻击日益成为一个严重的问题.在这些攻击中，恶意URLs经常扮演着重要角色，并被广泛应用到各种类型的攻击，比如钓鱼、垃圾邮件以及恶意软件中.检测恶意链接对于阻止这些攻击具有重要意义.多种技术被应用于恶意URLs的检测，而近年来基于机器学习的方法得到越来越多的重视.但传统的机器学习算法需要大量的特征预处理工作，非常耗时耗力.在本文中，我们提出了一个完全基于词法特征的检测方法.首先，我们训练一个2层的神经网络，得到URLs中的字符的分布表示，然后训练对URL的分布表示生成的特征图像进行分类.在我们的试验中，使用真实数据，取得了精度为0.973和F1为0.918的结果.

摘要:医疗保险欺诈是指在参加医保的过程中，通过故意捏造、虚构事实等方法骗取医保基金或医保待遇，造成医疗保险基金损失的行为.有效地识别医保欺诈对医保基金的健康使用有重大意义.本文运用BP神经网络实现医保欺诈的主动识别，并利用Logistic回归分析对神经网络模型进行改进，降低弱因子对神经网络识别的干扰.此外，应对欺诈数据的稀缺问题，采用只取正常数据训练神经网络模拟函数曲线的模式.实证表明，该方法对医保欺诈具有较好的识别能力.

摘要:研发了一种开环和闭环结合的水、液肥混灌的自动控制系统，系统基于无线传感网实现.在系统的闭环部分，节点采集各大棚土壤的湿度，并经路由中继后，传递至协调节点，协调节点根据土壤湿度信息，控制自动灌水.在开环部分，系统接收用户指令，获得目标棚、灌溉量、水液肥比例等信息，然后依此混配水和液肥并将其灌溉至目标棚.本系统开环、闭环无缝结合，且开环、闭环部分均可独立工作，另外系统将业务逻辑功能分散到不同节点，实现了分布式控制.系统有效提高了水、肥的利用率，造价低廉，具有较大的推广、应用价值.

摘要:为提高钻具组合设计过程中的设计知识利用率和设计效率，提出一种基于本体的钻具组合智能设计方法.该方法通过构建井眼参数、地层参数、模型知识以及钻井工程实例的本体模型，实现了对钻具组合设计知识的表示，构建钻具组合设计知识库，建立了本体间的语义映射关系，完成了对钻具组合设计知识的组织、推送和嵌入.最后，结合基于案例的推理方法，实现了对钻具组合的智能设计.

摘要:为了能够对群体用户中不确定性和模糊性的行为精确的定量分析和定性相似度的计算，设计了一个基于云模型理论的定性相似度算法来给群体用户构建画像模型.首先，采用识别客户价值最广泛的RFM （Recency，Frequency，Monetary）模型来细分用户.其次，通过云模型变换算法将用户的行为转换为用户的云模型标签，该云模型标签就是对用户行为的一次定量表示，然后通过云模型聚类算法来划分出不同的客户类型，作为客户画像的模型，利用该模型指导商业营销活动.

摘要:随着开源技术的蓬勃发展，开源数据库在很多业务场景中已经完成对商用数据库的替换，其中MySQL数据库对于Oracle数据库的替换最为常见.在分阶段替换的过程中往往存在MySQL数据库和Oracle数据库在同一套业务系统中并存，MySQL数据库需要向Oracle数据库进行数据同步的情况.同时，MySQL数据库多节点高可用集群的部署方式进一步增加了数据同步的难度.通过研究运用Oracle GoldenGate软件对MySQL集群进行数据抽取的方法，设计出一套行之有效的方案，实际解决从MySQL集群向Oracle数据库同步数据的难题，同时保证了同步过程中数据库的一致性和完整性.

摘要:针对当前高压电力线路跳闸事故应急处理方法步骤繁琐，效率低，耗时长问题，设计并实现了一种基于Android的高压架空线路故障快速定位导航系统.介绍了系统的整体构架和客户端软件结构设计，重点阐述了客户端主界面设计以及载入线路、故障定位、线路导航、信息查询和坐标更新等五大模块的具体实现方法.本系统的实现能够根据高压电力线路故障测距信息精准快速地定位故障杆塔位置，同时具有故障杆塔导航和查看故障设备信息功能，这大大缩短了故障查找时间，提高了应急反应速度和效率，为排除故障，使线路快速恢复供电节省了宝贵的时间，具有较强的实际意义.

摘要:WebRTC技术的出现提出了实时音视频处理的解决方案，所具有的开放标准为研究实时音视频的处理流程提供了技术依据.通过对WebRTC的核心音视频操作库进行研究，将WebRTC的技术方案应用于诊后医疗系统的在线问诊模块，用以提升线上问诊服务的音视频质量.通过对实时通信进行研究并依托WebRTC协议的通信体系结构，设计了信令和媒体代理方案并最终实现了诊后医疗系统的实时通信.

摘要:伴随着互联网的飞速发展，特别是在近几年中，移动互联网的发展更为迅猛.在移动互联网中，消息推送是其中很重要的一部分，它是手机客户端信息发布和通信的重要方式.MQTT协议是Android系统中消息推送的实现技术之一，由于其具有低功耗、节省流量和可扩展性强的优点，目前已得到了众多应用.同时，RocketMQ作为一种分布式消息队列，在服务器分布式部署上具有很大优势，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点.本文介绍了MQTT协议与RocketMQ的这种开源项目的应用，并通过RocketMQ与Mosquitto相结合的方式，实现了一种基于RocketMQ的MQTT消息推送服务器及其分布式部署.

摘要:人体特征点提取和尺寸测量一直是虚拟服装试衣的关键内容.本文在人体图像基础上，通过对ASM算法进行改进实现人体特征点提取以及特征点尺寸测量.首先，算法计算待测图片中人脸和身体两个中心点欧式距离与对应模板进行匹配，改变传统ASM算法单一模板局部模板匹配模式，提高了初次模型匹配的准确率和效率；接着，以特征点为中心选择较少有效邻域点在其灰度训练模型中目标搜索，解决传统ASM方法匹配时间长且特征点易匹配失败问题；另外，针对人体胯部以下区域易出现仅单侧拟合效果较好问题，利用马氏距离公式选择特定矩阵大小邻域范围内点的灰度与灰度模型比较，并且结合人体体型分布及对称性特点进行拟合处理.实验结果表明了该方法能适应复杂背景下人体图像的特征点提取与尺寸测量，提高人体特征点提取和尺寸测量精度.

摘要:针对彩色图像中的显著区域检测，对基于聚类分割的特征点检测算法及基于亮度、颜色和梯度多特征的显著区域检测算法进行了研究，提出一种基于特征点和聚类分割的显著区域检测算法，该算法的处理思路是先对目标彩色图像利用高斯低通滤波和局部熵纹理分割去除纹理区，得到R、G、B分量的滤波灰度图，聚类分割自动划分出每个分量的最亮区域、最暗区域和剩余区域这三个区域，每个颜色分量选择最亮或最暗这两个区域与剩余区域亮度差值最大的一个区域，对此选择区域边界进行角点、边缘点检测，将其角点和边缘点作为显著点，然后通过数学形态学将显著点扩展到显著区域.利用公共数据库中的多幅自然图像进行实验对比，实验结果显示本文所提算法不仅提高了检测准确性，同时简化了计算过程，验证了该算法在提取尤其是纹理复杂的图像的显著区域上的有效性.

摘要:在显著性目标检测算法中，流形排序的检测方法存在先验背景假设和目标检测不完整的问题.针对该问题，在流形排序算法基础上，融入背景鉴别、BING特征估计和权重调整，提出了一种基于背景感知的显著性目标检测算法.首先，通过计算颜色聚类后的边界区域的综合差异度，得到真实背景种子点，从而感知到真实背景区域；再结合图像的BING特征与初始显著图信息，获取目标位置，从而得到完整的前景种子点区域；然后重构前景区域的图模型且利用加权k-壳分解法，来调整前景区域节点之间的连接权重，进而获得清晰的目标边界.实验结果表明，同当前经典的一些算法比较，本文算法在准确率、召回率、F-measure和平均MAE上都优于其余算法.

摘要:多虚拟化平台结合使用可以充分利用各平台的优点，减少单平台故障造成的业务影响.异构环境下难于对虚拟资源进行统一有效的管理，特别是用户需求不能合理的在平台中实例化，会导致严重的资源浪费，并且由于迁移的代价较大，难于整合与调整全局资源.针对上述问题，提出一体化模型统一管理跨平台的虚拟机资源，并在此基础上提出基于粒子群算法的二级平衡度分配策略，在实例化虚拟机时合理的选择虚拟化平台，最大化的利用各平台虚拟资源.实际环境下的实验说明，本方法平衡了资源利用率和提高了虚拟机跨平台的管理效率.

摘要:为了更好的消除图像中部分雾气，解决传统暗原色先验去雾算法的不足，提出了一种改进图像去雾算法.采用自适应取界获取暗原色区域块，对大气光强进行区间估计，改进了透射率修复方法，通过引入一种容错方法，使算法能更好地处理不满足暗原色先验的强光区域.实验结果表明，改进算法能有效去除图像的雾气和强光区域.

摘要:压缩感知是基于信号稀疏性提出的采样理论，它在压缩成像、医学图像、雷达成像、天文学、通信等领域都有广泛的应用.压缩感知问题的求解本质上是一个优化问题，本文在微分进化算法的基础上对其改进，提出了一种改进微分进化算法，将其应用于压缩感知问题的求解中，取得了良好的效果.

摘要:在航天器型号设计阶段需要利用高性能计算系统开展大量的仿真分析工作，昂贵的许可证资源使用极其紧张，作业计算效率低.针对高性能计算系统中现有作业派发机制未动态考虑高性能运算主机空闲状态的缺陷和不足开展研究，基于资源调度软件Platform LSF，结合航天器仿真分析特点，提出一种新的思路，设计并实现一种新的基于CPU因子（CPU Factor）影响的二次调度算法，CPU因子用于区分不同机器的相对运行速度，仿真结果表明算法能够有效提升作业计算效率，缩短许可证资源占用时间.实际案例说明算法具备推广应用的可能，一定程度的提高了许可证资源利用率，满足了航天器仿真分析过程中对于成本控制和资源精益化利用的实际需求.

摘要:针对传统的加权稀疏表示分类方法在获取训练样本权重以及求解l₁范数最小化问题中计算效率低的问题，提出了一种加权稀疏表示和对偶增广拉格朗日乘子法（DALM）相结合的人脸识别算法WSRC_DALM算法.该算法主要采用高斯核函数计算每个训练样本与测试样本之间的相关性，即获得训练样本相对于测试样本的权重；接着利用DALM算法求解l₁范数最小化模型，实现测试样本的精准重构和分类，最后在ORL和FEI人脸数据集上进行算法验证.在ORL数据集中，WSRC_DALM算法的识别率高达99%，相比经典的SRC和WSRC算法，识别率分别提高了7%和4.8%，同时计算效率比WSRC算法提高了约20倍；在FEI数据集中，多姿态变化下的人脸识别率接近于92%.实验结果表明，WSRC_DALM算法在识别准确度和计算效率上具有明显的优势，并且对较大类内变化具有较好的鲁棒性.

摘要:针对H.264/AVC （Advanced Video Coding）视频信息隐藏过程中产生的不可感知性、嵌入容量、鲁棒性三方面不平衡的问题，提出一种通过选取不同优先级顺序的DCT （Discrete Cosine Transform）系数集合实现嵌入，进而减少帧间漂移失真的信息隐藏算法.首先对秘密信息M进行卷积编码，得到编码后的信息，以此提高视频的鲁棒性；然后通过分析帧间漂移失真产生的原因，计算出不同DCT系数优先级顺序的分类集合，优先在失真小的系数集合中嵌入数据从而减小帧间漂移失真；最后根据预先定义的嵌入规则，将嵌入在所选择4×4亮度块的DCT系数集合中，提高嵌入容量.最终在解码端能够正确提取秘密信息同时恢复原始信息.实验结果表明，本文提出的算法能在很好的保证视频质量的前提下，增加视频的嵌入容量，提高鲁棒性.

摘要:针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题，提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要性排序从而确定节点的更新顺序，减少标签不必要的更新.在标签传播过程中，根据节点相似性重新设计标签的更新策略，提高算法的稳定性.将算法应用于人工网络和真实网络中进行实验，实验结果表明该算法在挖掘重叠社团上具有较高的准确性和稳定性.

摘要:针对大规模数据分类时计算时间长以及分类精度下降等问题，提出使用张量分解求解LDA主题模型参数，实现对海量网络数据的采集、分类、挖掘.该方法使用矩量法将LDA模型求解转化为低维的张量分解问题，通过分解和反射进行参数的传递，运用大数据平台Spark的进行分布式计算.实验结果表明，改进的模型参数计算方法在时间效率和困惑度方面都得到了提升，并且分类信息更加直观，更加适用于大规模网络数据分类工作.

摘要:随着新型传感器激光雷达（LiDAR）步入市场，自20世纪80年代起逐渐应用于建筑规划、植被水利等行业.而在测绘行业，采用三维激光雷达扫描技术以取代传统的测量技术才刚开始起步，因其自动化程度高，更新周期短且获取到的数据精度高，信息全而逐渐被现代测绘业逐渐认可.用激光雷达采集到的点云数据为源数据，探究了三维离散点间接综合等值线的方法，并尝试改进三维道格拉斯算法，实现点子重要性排序以用于不同比例尺下地形图的综合.借助二次开发技术实现点数据栅格化，绘制等值线，同时在此过程中对比分析选用不同数量的点集合以及不同分辨率分别对等值线绘制的影响.结果表明先对点数据进行综合继而回放等高线既保留了原始地形的特征，且缩短了数据处理时间，同时也可根据实际比例尺的缩小程度，多尺度地输出、显示等值线.

摘要:视频行人检测是计算机视觉的一个重要应用，本文利用深度学习检测近似垂直视角的行人，但若单纯检测行人，易受与行人语义相关的行人附属属性（如背包和帽子）的干扰，容易造成误检.本文提出一种基于更快区域卷积神经网络的联合语义行人检测方法：首先调整网络模型，增强对小目标的辨别力，使其可以有效的检测行人和行人的语义属性；然后利用空间关系建立行人及其语义属性的关联，合并行人与其语义信息，并对候选行人目标进行自适应得分调整，结合行人语义属性判断候选行人目标.大量的实验表明，本文的方法精度高，速度快，具有实用价值，且检出的行人与其语义属性还可用于后续的人数统计和行人行为分析.

摘要:在解析出AUTOCAD、COREDRAW和AI等绘图软件所制作的花样图案数据的基础上，设计并实现了花样图案数据的线转点算法，非闭合图形首尾倒缝和缩缝、闭合图形加固缝等定制算法，研究并提出了花样图案数据的拐点单侧减速的控制算法.测试结果表明，该算法可以高效、稳定地完成花样图案关键点数据到花样缝纫点数据的转化.目前，该算法已在电子花样机打版软件“智慧打版软件”中得到应用.

摘要:通过Kinect体感仪，实现人体三维重建.使用Kinect体感仪，扫描获取人体三维数据，利用深度数据转换算法实现二维顶点的三维化，再通过红外相机姿态跟踪算法进行顶点集配准，求解出相机每次的相对位移与转动角度，实现相机姿态跟踪，并将每次拍摄到的点集转换到同一全局坐标系下，使用晶格化显示集成算法将点云集成到提前划分好精度及尺寸的体素晶格中，最后利用投影映射算法获得可视化的人体三维立体模型.使用Kinect体感仪及三脚架等辅助设备方便快捷地获取人体三维重建结果，并通过3D打印技术对模型进行输出.该研究实现了人体三维重建中人体扫描、处理、重建、输出全流程.

摘要:现有的用于电网作业的智能终端设备在定位时采用GPS和无线基站定位.GPS定位和无线基站定位因在部分区域存在信号弱或者无信号的情况，导致定位误差大，定位漂移.本文提出了AGPS、无线基站定位和行人航位推测相结合的基于粒子滤波的信息融合定位算法，并分析了算法实现原理.实验表明，在GPS信号较弱或者无信号的条件下，智能终端依然可完成高精度定位.

摘要:为了解决异地分布式敏捷软件开发中的时间成本估算问题，研究了影响异地分布式开发时间与效率的因素，考虑了异地分布式敏捷软件开发的实际情境，对COCOMOⅡ模型的成本驱动因子进行了分析、筛选和新增，在此基础上，改进了COCOMOⅡ模型，使得改进COCOMOⅡ模型能够合理地估算出异地分布式敏捷软件开发的时间和成本，最后对改进COCOMOⅡ模型的开发时间与成本估算方法进行了实现，该改进COCOMOⅡ模型可以较好地估算出异地分布式敏捷开发中的工作量和开发进度.

摘要:针对滑坡危险性预测中降雨等不确定诱发因素难以有效处理，CFSFDP算法需要人工尝试设置密度阈值以及对大规模数据集无法进行准确聚类等问题，为了提高滑坡危险性预测准确度，提出一种基于网格与类合并的不确定CFSFDP （简称不确定GM-CFSFDP）聚类算法.该算法首先引入不确定数据处理方法，设计了E-ML距离公式，有效刻画降雨不确定因素；其次通过网格划分的思想把大规模数据集划分到多个网格空间中，实现大规模数据有效编码；计算网格平均密度，建立网格密度阈值分布模型，动态获得网格密度阈值；最后利用层次聚类思想对关联性较高的类进行合并，构建不确定GM-CFSFDP算法模型，在延安宝塔区进行滑坡实例验证.实验结果表明不确定GM-CFSFDP聚类算法获得较高的预测精度，从而验证了该算法在滑坡危险性预测中的可行性和先进性.

摘要:基于市场上二维条码设备的广泛需求，研究了基于DM642的QR码的检测与识别技术.本文针对嵌入式智能设备获取的QR码（Quick Response Code，QR）图像严重倾斜与高度畸变问题，提出了基于位置探测图形的轮廓嵌套特性与轮廓之间面积比例关系来实现QR码定位的算法，接着以直线逼近的方法精确定位QR码的4个角点，然后运用逆透视变换与旋转校正的原理实现QR码的复原操作，最后基于复原后的图像通过网格采样来获取整个二维码的“01”矩阵，以便于后面的QR码解码.最终将算法移植到DM642上运行，能有效解决图像倾斜与畸变问题且解码效果良好.

摘要:地质灾害调查、勘查及防治等工作过程中，获取了大量的多源异构数据，其中的文本数据多以文件名检索或大字段形式整体存储，这种传统的存储方式不能满足文本信息中有用信息的快速检索与提取，是当前地质灾害数据存储和检索所面临的一个重要问题.本文基于非结构化数据库技术、中文分词技术、关键词提取技术，实现了地质灾害文本数据中任意有用信息的快速检索及与统计，可以为灾害数据的深层挖掘与融合提供有力支持.

摘要:信息化水平测度是一项复杂、技术含量颇高的工作，主要问题集中在信息化水平测度指标体系指标选取与权重确定两方面.本文立足于现有信息化水平测度研究，综合地理学与统计学等方面的知识，通过词云分析、变异系数与相关系数、因子分析与客观赋权法等技术手段，在对现有指标体系进行修正的基础上建立一套科学合理的信息化水平测度指标体系，并对其结果进行了拟合分析，说明了该指标体系的合理性与科学性.

摘要:针对室内医疗系统信息化程度低、远程监控不足、药品投递研究偏少和当前系统设备无法满足实际需求等不足，提出了基于云技术与物联网药品投递智能系统框架；采用多核嵌入式系统、RFID、IEEE 802.11通信协议、开放云平台等构建了新型室内医疗系统与药品投送机器人系统；设计了远程移动端和PC端管理系统；构建相关试验环境，对系统与设备的相关性能进行测试，验证系统的合理性与可行性.实验结果表明：网络节点最快的控制周期为48 s/次，平均周期48.3 s/次，系统配送一颗药物平均花费时间4.19 s.系统上传云端数据最快上传储存时间为2.1 s，平均花费5.21 s，通信成功率大于90%.

摘要:针对传输网络中流体“从哪里来，到哪里去”的确定问题，基于图回溯法，提出了一种基于流向图的传输网络From-To解算方法.根据传输网络中的驱动点、管道、闸阀和出口各属性状态，将整个网络转化为初始流向图拓扑结构，根据图回溯原理，逐步累积计算管道中流体的来源和去向，直到全部管道回溯结束，得出最终流向图.在此基础上，研发了基于Observer设计模式的“From-To解算”通用组件接口，并被应用于某大型煤矿的复杂排水管网的计算机仿真平台中，应用效果较好.

摘要:自然场景中的文本检测对于视频、图像和图片等海量信息的检索管理具有重要意义.针对自然场景中的文本检测面临着图像背景复杂、分辨率低和分布随意的问题，提出一种场景文本检测的方法.该方法将最大稳定极值区域算法与卷积深度置信网络进行结合，把从最大稳定极值区域中提取出来的候选文本区域输入到卷积深度置信网络中进行特征提取，由Softmax分类器对提取的特征进行分类.该方法在ICDAR数据集和SVT数据集上进行实验，实验结果表明该方法有助于提高场景文本检测的精确率及召回率.

摘要:针对传统信息推荐方式精度偏低的问题，引入用户画像作为推荐基础，在深入研究文本分类和用户行为后，提出一种基于动态用户画像的推荐方法.该方法通过动态分析用户历史数据，预测用户的兴趣变化趋势，从而实现动态推荐.离线实验证明，该方法在预测用户偏好变化方面具有一定优势，相较于传统的基于标签的信息推荐，提高了推荐精度.

摘要:不断增大的网络带宽给人们提供了丰富的网络应用和服务的同时，也给传统的数据俘获系统带来了挑战.本系统基于Intel数据平面开发套件（Data Plane Development Kit，DPDK）设计了高速网络数据包捕获软件.能够更好适应目前校园网高速网络数据包捕获的要求，为网络数据包分析提供技术支持.最后，本文对基于DPDK的数据包捕获系统和传统Libpcap进行了实验结果对比，表明基于DPDK的数据包捕获系统能够明显提升高速网络出口数据俘获的性能.