基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。     

Optimization and verification of free flight separation similarity law in high-speed wind tunnel

Based on the similarity of separation time, a similarity law optimization method for high-speed weapon delivery test is derived. The typical separation state under wind load is simulated by the numerical method. The real separation data of aircraft, separation data of previous test methods, separation data of ideal wind tunnel test of previous methods, and simulation data of the proposed optimization method are obtained. A comparison of the data shows that the method proposed can improve the performance of tracking. Similarity law optimization starts with the development of motion equations and dynamic equations in the windless state to address the problems of mismatching between vertical and horizontal displacement, and to address the problems of separation trajectory distortion caused by insufficient gravity acceleration of the scaling model of existing light model. The ejection velocity of the model is taken as a factor/vector, and is adjusted reasonably to compensate the linear displacement insufficiency caused by the insufficient vertical acceleration of the light model method, so as to ensure the matching of the vertical and horizontal displacement of the projectile, and to improve the consistency between the test results of high-speed projection and the actual separation trajectory. The optimized similarity law is applicable to many existing free-throwing modes of high-speed wind tunnels. The optimized similarity law is not affected by the ejection velocity and hanging mode of the projectile. The optimized similarity law is suitable not only for the launching of the buried ammunition compartment and external stores, but also for the test design of projectile launching and gravity separation.     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。     

一种膨胀映射的不动点定理

王尚志给出了若干种膨胀映射的概念，并证明了它们的不动点存在定理。对其中第一型膨胀映射的不动点定理做了进一步推广。     

论相似准则,风洞尺寸与数据精,准度与关系

本文从相似理论到风洞实验，用大量的论据和事实、说明了风洞实验数据的精度，并不取决于风洞尺寸的大小，而只取决于实验条件及模型尺寸满足Ｎ－Ｓ方程的解的近似程度。文中讨论了怎样大小尺寸的风洞，既满足了空气动力学的研究发展和型号试验，又适合我国国情的经济性要求这个人们普遍关心的问题。最后介绍了ＮＡＳＡ给出的一组能较好满足上述两方面要求，且具有某种唯一性条件的不同Ｍａｃｈ数范围下的风洞最好尺寸，供有关部门和人员参考     

软件测试的度量方法及其应用

软件测试是找出软件中的错误,它是保证软件质量的关键,软件测试的度量是对影响软件测试的属性所进行的定量测量.本文简述了应用软件测试度量技术时所应具有的基本知识,通过一个实例,介绍并讨论了一种实用的关于软件测试进度安排和软件错误数的度量方法.     

结构优化中的混合变量应力约束近似方法

提出一种处理结构优化应力约束的新近似方法，以往一般直接对应力约束按设计变量近似，本文用近似内力间接近似应力约束以得到更高的近似质量，根据对内力和设计变量关系分析，提出了内力按混合变量一阶泰勒展开的高捏近似方法。近似优化问题用约束变尺度法求解，最后按出了几个典型例题。结果表明该方法简单，有效，可靠。     

Java程序度量工具的实现及案例分析

介绍了面向对象度量技术,给出针对Java语言的McCabe,Halstead和WMC复杂度的定义,提出了一种新的面向Java语言的度量工具的实现方法,并且通过实例分析说明利用该工具度量Java程序,某些度量值高的模块逻辑复杂、工作量大、易错且难维护,从而引导测试人员重点测试这些模块,同时也使开发人员关注它们,仔细检查程序逻辑,进行合理优化,使整个程序的复杂度降低.确凿实验数据表明,软件度量对改进软件质量具有很大实用价值.本工具采用以下度量标准度量Java程序:针对继承复杂性的DIT(Depth of Inheritance Tree)和NOC(Number Of Children)复杂度;针对模块复杂性的McCabe度量法、Halstead软件科学度量和WMC(Weighted Methods per Class)复杂度;针对类间耦合性、聚集性的RFC(Response for a Class)度量法.每种复杂度从不同方面、不同层次度量Java程序,从而有效全面的评价软件质量,揭示可能隐藏的错误.     

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。