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基于有向最短路径的冠脉主分支全自动提取算法[嵌入式技术][医疗电子]

在临床应用中，从心脏计算机断层扫描血管造影CTA图像中提取冠状动脉的中心线一直是一个具有挑战性的研究课题。因此，提出了一种基于模型映射的有向最短路径算法，全自动地提取和识别冠脉主分支中心线。在提出的方法中重新定义了最短路径的代价函数，并利用先验模型提供冠脉感兴趣区域和冠脉中心线的方向信息，全自动地提取冠脉主分支的中心线。在实验中，基于先验模型的有向最短路径在中心线提取过程中显示出较强的鲁棒性，冠脉3个主分支中心线提取结果的平均重叠率达到了81.0％。

发表于：2018/11/2

基于深度学习的烟雾识别研究[嵌入式技术][安防电子]

基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测，通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像，并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别。该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警，经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域，相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性，为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。

发表于：2018/11/2

基于休眠策略的异构网络资源分配研究[通信与网络][其他]

为了有效缓解异构网络中的干扰以及能耗问题，提出了基于基站休眠策略的多目标优化资源联合分配方案，建立了以宏用户受到的跨层干扰最小和低功率节点的能量消耗速率最小的多目标优化模型，进而采用改进非支配排序遗传算法对该模型进行求解且对其有效性进行了仿真分析。仿真结果表明，所提方案与现有方案相比，能更好地减小宏用户受到的跨层干扰，同时能降低低功率节点的能量消耗速率。

发表于：2018/11/2

​一种基于RB-HARQ安全传输技术的吞吐量最大化方法[通信与网络][信息安全]

在基于可靠度混合自动重传技术（Reliability-Based Hybrid ARQ, RB-HARQ）的物理层安全编码中，提出一种根据信道条件选择最优重传比特数目的方法，该方法能够在保证安全性的条件下实现吞吐量最大。在RB-HARQ技术中，接收端将码字比特按照可靠度信息大小进行排列，将最低可靠度的比特重传给发送端。为了最大化吞吐量，利用密度进化算法和软合并的方法计算出相应节点的信息概率密度，通过近似得出理论误比特率，在此基础上从理论上得出最佳重传数目方案。仿真结果表明，所提算法与传统的RB-HARQ算法相比，在保证安全性和可靠性的条件下，显著提高了吞吐量，并且验证了理论分析的正确性。

发表于：2018/11/1

基于流行度的P2P流媒体复制算法[通信与网络][其他]

通过把赤字带宽引入到流媒体文件流行度中，定义了一种新的流媒体文件的流行度, 以该流行度为依据，确定需要复制的流媒体文件，将节点按综合性能指标进行排序，把副本放置在综合性能高的节点上。在副本放置空间不足时需要进行副本替换，替换掉副本实际数量与期望数量之比中比值最大的文件，以复制新的文件。实验表明，和比例复制算法相比，本算法的工作负载更早进入稳态，平均提前了总仿真时间的13%。稳态时，工作负载更小, 工作负载是比例复制算法的33.3% ；达到流媒体文件请求速率的节点数量比比例复制算法的节点数量平均多1‰左右；同时在暂态时，本算法的波动更加平稳。

发表于：2018/11/1

能量获取框架下的5G绿色通信小区选择算法[通信与网络][通信网络]

随着蜂窝移动网络中用户数的增加，蜂窝网从以前的单一架构转变为异构，基站的能量消耗也呈现出了指数型的增长。能量获取是一种新兴的技术，可以节省传统电网的能量并减少无线通信中的碳排放量。异构网络中的小区选择是影响系统性能的关键因素。从能量获取、能量协作、异构网络等方面考虑，提出了一种折中能量获取、能量消耗、负载均衡、接收速率等性能指标的小区选择算法。仿真结果表明，该算法可以减少基站对电网能量的需求，增加用户选择的可能，满足公平性和有效性，可适用于5G绿色通信。

发表于：2018/11/1

基于卷积神经网络的诗词隐写检测方法[通信与网络][其他]

利用诗词作为载体实现文本信息隐藏是近两年非常热门的研究方向。这一类方法具有隐藏容量大并且隐蔽性高的优点。然而现在还没有针对这一类方法的非常有效的隐写检测算法。提出了一种基于卷积神经网络的诗词隐写检测算法，该算法能自动判断输入的文本是否含有隐藏信息。通过大量数据对模型进行训练并测试，实验结果显示所提出的模型能达到94.8%的检测准确率，表现出非常高的诗词隐写检测性能。

发表于：2018/11/1

基于连续时隙探测的防碰撞算法研究[通信与网络][通信网络]

为进一步提高标签的识别速度，针对动态帧时隙类算法对帧长调整的不灵敏性以及Q算法中Q值调整的高计算复杂度，提出了一种基于连续时隙探测的RFID防碰撞算法，详细阐述了该算法的思想和运算流程。该算法通过探测识别帧中连续时隙的应答状况，利用设定的规则调整帧长，使系统工作在最佳状态。仿真结果表明，与标准QA算法相比，改进的算法缩短了系统4%的识别时延，提高了系统6%的识别速度。

发表于：2018/10/31

一种基于RFID和WSN的分布式节点定位方法[测试测量][工业自动化]

射频识别（RFID）技术和无线传感网（WSN）技术在当今移动定位、目标识别与跟踪方面具有广泛的应用。针对这两种技术在定位领域的应用局限，如感应距离、识别效率、组网能力等方面限制，提出一种网络节点定位方法，将具有标识能力的射频识别（RFID）技术与具有通信、传感能力的无线传感网（WSN）技术相结合。首先，利用射频标签的感应范围获取准确的参考区域；然后，采用基于指纹的非测距定位方法在选定参考区域估算移动节点实时位置。仿真结果表示，在分布式网络定位应用中，所提出的算法有效提升了移动节点的定位精度，同时节约了网络资源，提升了定位效率。

发表于：2018/10/31

基于VR技术的培训系统设计与实现[测试测量][物联网]

随着计算机技术和虚拟技术的发展，虚拟现实技术已经被广泛的应用到建筑、医学、电力、航空航天、军事等各个领域的培训学习和模拟中。使用虚拟现实技术可以在有限的空间内模拟无限的空间环境，同样可以让很多危险的操作在绝对安全的情况下进行还原，还可以完美地还原各种环境使得体验者进行沉浸式交互体验，而且可以进行反复作业培训，深入学习。介绍了一种基于虚拟现实培训系统的设计与实现方案，此方案已经开始在中国南方电网中推广应用，并取得良好效果。

发表于：2018/10/31

改进指纹库精度下的室内定位算法研究[测试测量][工业自动化]

随着传感器网络的不断发展，基于位置服务逐步成为研究热点，其中的室内定位技术发展更为迅猛。为准确而快速地确定室内待测节点位置，通过对ZigBee无线网络的研究，提出在离线建库阶段使用基于离群点检测与双阈值滤波算法(频率阈值和均值阈值)处理采集到的不同接入点(Access Point, AP)的信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI），建立高精度指纹数据库，然后在线定位阶段，结合使用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means, FCM)和基于频率因子的加权K最邻近算法(Weighting K-Nearest Neighbor, WKNN)计算出待测节点的最终位置，并给出“备用位置”。结果表明，采用该研究方法建立的指纹库在精度上有较大提升，同时定位精度也显著提高。

发表于：2018/10/29

​融合多视角信息的RGB-D图像协同显著性检测[嵌入式技术][其他]

图像协同显著性检测旨在检测一组内容相关的图像中的共同的显著目标。尽管在视觉特征学习以及检测算法等方面已有大量研究工作，但是大多数协同显著性研究集中于RGB图像，并没有充分利用图像深度等显著信息。考虑到上述不足以及采用单一图模型可能在检测过程中丢失重要信息，提出了一种基于多视角信息融合的RGB-D图像协同显著性检测算法。该方法首先针对单幅图像采用深度学习网络获得高质量的显著图，接着采用基于多图的流行排序算法融合图像的多种特征初步检测到协同显著区域，然后进一步利用深度信息进行显著增强，最后采用秩约束算法进行显著信息融合。在标准数据集上的实验结果证明了该方法的优异性能。

发表于：2018/10/29

MEMS个人导航系统设计与试验研究[测试测量][工业自动化]

设计了微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）个人惯性导航系统。该系统导航算法在传统惯导算法的基础上，引入零速校正技术，并结合个人的步行特点，首先采用四元数法构造观测方程，并使用毕卡算法的定时采样增量法对方程进行解算，然后通过扩展卡尔曼滤波算法获取惯性导航器件的姿态，采用零速检测算法和UD分解的卡尔曼滤波算法对速度、位置误差进行校正。最后，通过室内步行试验，验证了算法的有效性，为进一步研究提高室内导航精度奠定了基础。

发表于：2018/10/29

改进人工势场与TAS-RRT融合优化算法[测试测量][工业自动化]

针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷，提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点，并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划。采用人工势场法进行避障规划，当陷入局部最小值时，使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度，自适应地寻找逃离点，对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进，使搜索过程快速跳出局部极小值，当采样点的旋转速度矢量角满足条件时，切换人工势场进行规划。仿真实验表明，TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点，与人工势场结合进行运动规划，能适应环境的变化，控制精度和处理速度得到大大提高。

发表于：2018/10/29

​一种基于LSTM的视频车辆检测算法[嵌入式技术][其他]

针对视频车辆检测问题，提出了一种基于LSTM的视频车辆检测算法模型。该算法接受视频序列作为输入，先利用卷积网络提取视频帧的空间特征，然后利用LSTM模块得到时间维度的特征，最后利用全卷积网络预测最终的检测结果。将所提算法与其他典型的算法进行比较，实验结果表明所提算法具有更好的检测准确率，同时检测速度也更快。

发表于：2018/10/29