基于H.323协议的分布式网守研究

基于H.323协议的视讯会议系统的可扩展性与网守(GK,Gatekeeper)结构密切相关.提出了一种多区域分 布式网守架构, 提供了多媒体视讯会议系统在大规模网络部署的方案.这种分布式结构不仅 克服了集中式和分层式模型的缺点,还很好地解决了网守之间的负载平衡问题.终端之间的 跨区域通信通过基于别名规则的信令消息路由方法来实现,网守通过扩散和逆向学习法自动 生成信令消息散列表.考虑到网守之间的负载平衡问题,本架构在区域内采用集中式管理模 型,并提出了基于负载因子最小平衡算法(BLFA,Balancing Load Factor Algorithm)的网守负载平衡解决方案.      

基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

基于某机载视频部件智能检测系统的设计与实现

检测系统是检测产品功能、性能以及产品是否能满足用户需求的重要测试工具,机载计算机技术指标的测试从准确度、覆盖率以及稳定性、可靠性方面对其检测系统提出了更高要求。原始的视频信号检测需使用视频图像和测量工具相结合的方法进行,不易于故障定位及维修。主要阐述了基于某机载视频部件的智能检测系统的设计和实现,突破了原始的视频信号检测方法,检测系统通过对5种不同格式的视频信号进行自动检测,显示出详细全面的测试信息,实现了检测系统对被测件的智能检测,使得检测系统的故障覆盖率、准确度得到保证。该检测系统已成功运用于某机载视频部件,且性能稳定可靠,同样适用于其它机载设备中同类产品的检测。     

一种图像缩放算法的SoC协同加速设计方法

针对无人机自主着陆的跑道检测、识别、跟踪等视觉算法中需要对大量图像进行缩放处理以便后续计算,但又对实时性要求比较高的情况,根据输入输出像素点的映射关系提出了一种适用于硬件加速的图像缩放算法,简化算法结构的同时利用现场可编程门阵列进行模块硬件功能的设计对算法加速,并采用软硬件协同的体系结构搭建实时图像处理系统。实验结果表明,该缩放算法处理精度高、耗时少,且用硬件逻辑实现后,可以进一步提速171倍,硬化后的系统可以通过摄像头获取图像数据,实时处理后在显示器中显示,达到30帧/s的处理速度,可以应用于实时性要求较高的图像处理算法中。      

AVB网络流量整形帧模型端到端延迟计算

音视频桥接技术(AVB)以传统以太网为基础,通过基于信用量的整形(CBS)算法进行流量整形,提供了音视频流确定性传输的基础保障。在CBS流模型的延迟分析计算基础上,考虑了AVB网络中数据帧实际排队和调度的离散特性,提出了一种改进的CBS帧模型来计算音视频流量的排队传输延迟,并推导了帧模型下最坏延迟计算公式。采用典型的车载网络应用场景对2种模型进行演算验证,结果表明:同流模型相比,CBS帧模型中得到的端到端延迟更小,显示出更好的紧性评估效果,同时这种紧性评估在针对低优先级流量的延迟分析时,差异会更加显著。     

一种空间飞行器控制系统软件协同演化方法

针对空间飞行器控制系统软件在开发演化时存在管理复杂、开发过程无序、协同度低的问题,提出一种空间飞行器控制系统软件协同演化的方法。首先对软件演化过程中的演化活动、演化策略进行了分析,之后基于对软件演化活动所得到的演化路径利用有向图进行了建模并给出了其演化活动的排序,最后,对演化路径有向图中出现的并行活动和环的情况进行分析,同时给出了相适应的排序算法。基于该方法,软件演化过程得到规范,较好的解决了复杂情况下演化路径求取困难的问题。     

我国股份合作制企业股权转让的法律分析

本文根据股份合作制企业的特点,并结合股权转让的基本原理,剖析了我国股份合作制企业股权转让过程中常见的法律问题,并对问题的解决提出几点建议.     

基于三层C/S模式的远程数字法视频监控系统设计

结合当前视频技术、计算机网络技术、通信技术的发展,研究分析了数字视频监控系统两层C/S模式的优缺点,给出了基于三层C/S模式的数字视频监控系统设计,以及三层C/S模式数字视频监控系统中管理服务器的应用实例.     

基于相关滤波和轨迹预测的视频卫星动态目标跟踪算法

为解决卫星视频中有遮挡或相似目标情况下目标跟踪的问题,提出了一种改进的相关滤波算法,在跟踪框架中加入了干扰判别模块和基于神经网络的轨迹预测模型。通过比较平均峰值相关能量指标值与自适应阈值来判别跟踪器是否受到干扰。双向长短期记忆网络以目标历史轨迹编码为输入来完成轨迹预测,结合相关滤波输出结果和网络预测结果来确定目标的位置。实验表明,所提出算法的精度提升了2.10%,在有遮挡或相似目标等情况下仍具有较好的跟踪性能。