DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在我们的工作生活中很容易遇到以下现象：有人今天说公司这里不好明天说公司那里不行，即便他这样成天抱怨公司，但却仍然留在公司工作，这种现象是职场中常见的“职业倦怠”的表现之一。很多相关调查表明，许多职场中人都或多或少体验过“上班如上坟”的状态，早上不想起床不想去上班、工作提不起兴趣没有干劲，这样的情形在民营企业中层出不穷，其实也在央企国企、各级事业单位和创业人群中数见不鲜，是很普遍。当今，职业倦怠已经成为社会各个行业员工以及各企业需要面对的潜在问题，它是威胁职场人的身心健康和企业发展的巨大隐患。 先前不少科研结论已显示，情绪劳动在一定程度上可以评估人们的职业倦怠水平。面对问题时的应对处理方式也和职业倦怠密切相关，现有研究指出，使用不同的应对方式处理问题，随后产生的职业倦怠程度也会不同。 对于人们来说，应对方式是可以从自己内部进行调整把控的部分。如果不一样的应对方式能够影响情绪劳动对职业倦怠的作用，那么当一个人经历了对情绪表现有很高要求的工作之后，出现了对工作的厌恶和疲惫感，便可从应对上采取适应性的调整，以便个体降低、缓解自己的情绪劳动强度和职业倦怠感，这将有助于人们在工作时保持良好的精神状态，对国家和企业的稳步发展也大有益处。
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user: 2. 使用须知对象及方法 2.1. 调查对象 本研究的研究对象为至少一年工作经验的职场人士300人，男女各150人，22~31岁212人，32~41岁68人，42~51岁17人，52~60岁3人。学历方面，中专及以下1人，大专56人，本科211人，研究生32人。本问卷收集到的被试所属的行业包括电子信息行业、服务行业、机械行业、建筑行业、金融行业、医疗行业、新兴产业等多个行业，岗位不限，低中高岗位的从业者都有。 2.2. 调查工具 2.2.1. 情绪劳动量表 柏乔阳翻译了Diefendorff (2005)的量表，以便适用于在中国的施测。测量表层表现的题目7个；测量深层表现的有4题；测量自然表现的题目有3个。各分量表的内部一致性良好，系数分别为0.7501、0.7209、0.7176 (柏乔阳，2006)。 2.2.2. 职业倦怠量表 Maslach和Jackson (1996)的问卷最初用来评估服务行业人员的职业倦怠水平。除了通用量表，后续又发展出针对服务人员和教师的问卷，这些问卷最为广泛使用。为了适应我国社会的时代发展现状，我国研究者李媛(2005)对Maslach的通用版的修订版进行了再修订。全表30题，测量情感衰竭、讥诮态度、自我效能感水平这三个方面，内部一致性信度分别为0.9091、0.8739、0.7857，结构和关联效度均良好。 2.2.3. 应对方式量表 解亚宁(1998)编制的简易应对方式问卷体现了我国国民的特点，它从应对方式的积极和消极上进行自评，使用4点计分法，共20题，前12题测积极应对方式，后8题测消极应对方式。其全表α系数为0.90， 两个分量表为0.89、0.78。可见，该分量表具有比较高的可信度，同时其理论构想也得到良好的数据支持。 2.3. 调查方法 本次研究，通过点点赚专业调研平台发放电子问卷收集数据，施测时间前后约一周，对具有至少一年工作经验的职场人士进行取样，收取300份问卷，被试费为每份5元。问卷全部顺利回收，通过筛查，合格率达百分之一百。 2.4. 统计学方法 使用SPSS22.0软件对所得数据展开独立样本T检验、单样本方差分析、回归分析等分析处理。
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user: 3. 结果 3.1. 人口统计学变量的分析 3.1.1. 职场人士的情绪劳动、职业倦怠、应对方式在性别上的差异 从表1~表3可以看出，职场人士在情绪劳动、职业倦怠和应对方式在性别上无显著差异。 Table 1 T test of gender difference in emotional labo 性别 人数 平均数 t Sig. (双尾) 表层表现 男 150 3.527 1.485 0.139 女 150 3.440 深层表现 男 150 3.737 0.251 0.802 女 150 3.720 自然表现 男 150 3.353 0.886 0.376 女 150 3.273 表1. 情绪劳动在性别上的独立样本T检验 Table 2 T test of gender difference in coping styl 性别 人数 平均数 t Sig. (双尾) 积极应对 男 150 2.915 −0.157 0.875 女 150 2.922 消极应对 男 150 2.240 0.245 0.807 女 150 2.225 表2. 应对方式在性别上的独立样本T检验 Table 3 T test of gender difference in job burnou 性别 人数 平均数 t Sig. (双尾) 职业倦怠 男 150 7.221 0.282 0.778 女 150 7.169 表3. 职业倦怠在性别上的独立样本T检验 3.1.2. 职场人士的情绪劳动、职业倦怠、应对方式在学历上的差异 从表4~表6可以看出，职场人士的积极应对方式在学历上有显著差异，研究生学历的职场人士使用积极应对方式比本科学历的职场人士要高，本科学历的职场人士使用积极应对方式比大专学历的职场人士要高；学历在消极应对、情绪劳动和职业倦怠上没有显著差异。 3.2. 职场人士情绪劳动、职业倦怠、应对方式的相关关系 采用皮尔逊相关分析的方法对职场人士情绪劳动的三种表现，职业倦怠三个维度，还有应对的两种方式进行相关关系的分析。 职场人士的情绪劳动、职业倦怠和应对方式各因子的描述性统计结果见表7。 从表7可知，职场人士普遍使用情绪劳动的三种策略。相较而言，“深层表现”会略多一点。 职场人士的职业倦怠水平居中，三个子因子的程度相近，讥诮态度这一维度要略高一点。 职场人士使用积极应对方式要显著高于消极应对方式。 然后，对职场人士的情绪劳动、职业倦怠、应对方式各维度之间关系是否存在相关进行数据分析，详细结果见表8。 表8显示，职场人士的情绪劳动、职业倦怠、应对方式三者之间存在显著相关。表层表现和自我成就感下降呈显著负相关；深层表现、自然表现和职业倦怠的三个子维度都呈显著负相关；积极应对方式与情绪劳动的三个策略都有显著的正相关，与职业倦怠的子因子呈显著负相关；消极应对与情绪劳动的表层表现、职业倦怠各子因素均有显著正相关。 3.3. 职场人士的应对方式调节情绪劳动对职业倦怠作用的检验 本研究采用“中心化”法对变量进行处理，来检验本研究中是否存在调节效应。使用多层回归探究职场人士的应对方式是否能调节情绪劳动对职业倦怠关系影响(见表9~表14)。先把因变量职业倦怠放入，接着将性别和学历作为控制变量放入回归方程的首层，再将情绪劳动和应对方式的Z分数放入第二层，然后将情绪劳动和应对方式的乘积项输入方程的第三层。变量都通过全部纳入法输入方程。 结果如表9所示，情绪劳动中的表层表现和积极应对方式的交互项对职业倦怠存在显著调节作用。其他交互项对职业倦怠未显示出显著调节作用。 Table 4 The comparison of different educational background in emotional labo 学历 人数 平均数 标准差 F Sig. LSD 表 层 表 现 大专及以下 57 3.353 0.533 2.552 0.080 大专及以下 < 本科 本科 211 3.508 0.498 研究生 32 3.558 0.428 总计 300 3.484 0.501 深 层 表 现 大专及以下 57 3.640 0.598 1.832 0.162 本科 211 3.729 0.571 研究生 32 3.883 0.546 总计 300 3.728 0.575 自 然 表 现 大专及以下 57 3.380 0.878 0.694 0.501 本科 211 3.316 0.760 研究生 32 3.177 0.753 总计 300 3.313 0.782 表4. 情绪劳动在学历上的单样本方差分析 Table 5 The comparison of different educational background in coping styl 学历 人数 平均数 标准差 F Sig. LSD 积极应对 大专及以下 57 2.790 0.404 3.813 0.023 大专及以下 < 本科 < 研究生 本科 211 2.947 0.397 研究生 32 2.961 0.342 总计 300 2.919 0.397 消极应对 大专及以下 57 2.180 0.527 0.861 0.424 本科 211 2.258 0.525 研究生 32 2.156 0.576 总计 300 2.233 0.530 表5. 应对方式在学历上的单样本方差分析 Table 6 The comparison of different educational background in job burnou 学历 人数 平均数 标准差 F Sig. 职业倦怠 大专及以下 57 7.479 1.393 1.836 0.161 本科 211 7.177 1.634 研究生 32 6.806 1.784 总计 300 7.195 1.613 表6. 职业倦怠在学历上的单样本方差分析
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user: 摘 要 随着信息化技术的不断发展，机器视觉技术受到了大众的广泛关注。机器视觉技术具有精确、高效、快速、灵活等优点，使其在工业生产中具有巨大的应用潜力和效能。本文针对目前国内道岔钢轨尺寸传统测量方法的弊端：效率低、精度低、人为主观性强和测量者个体差异等问题，提出了一种基于机器视觉的道岔钢轨端面尺寸测量方法，此方法的核心技术在于应用米字形结构元素的数学形态学操作MI-cored对道岔钢轨端面图像进行二次去噪处理，并通过实验验证，应用MI-cored滤波方法后最终得到图像的信噪比最小，具有最佳的噪声点抑制效果。通过此方法得到最优图像供道岔钢轨端面尺寸测量，提高尺寸测量的准确性，进而保障道岔钢轨生产质量。 关键词 :机器视觉，滤波方法，数学形态学，结构元素 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自1825年英国修建了世界第一条铁路以来，由于运输速度和运输能量上的优点，铁路在很长的历史时期内成为各国的交通运输骨干。从20世纪50年代开始，公路和航空运输迅速发展，使铁路在速度上居于劣势，长途客运受航空运输排挤，短途客运被汽车运输取代，铁路进入“夕阳产业”的被动局面。然而进入20世纪70年代以后，由于能源危机、环境恶化、交通安全等问题的困扰，人们重新认识到铁路的价值。特别是高速铁路以其速度快、运能大、能耗低、污染轻等一系列的技术优势，适应了现代社会经济发展的新需求。近年来，随着我国运输业的快速发展，更多的资金投入到高速铁路的建设上来，轨道的生产量将在未来几年日益增大。为保障铁路运输业的稳定发展，保障钢轨质量是基本前提，而道岔钢轨作为保证高速列车能够平稳转线的关键部件，具有繁杂的几何结构，并且数量庞大。道岔钢轨端面的尺寸精度是衡量道岔的精确性和稳定性的重要因子，因此如何精准、高效地完成道岔钢轨端面尺寸测量，对提升道岔钢轨生产质量具有重大意义。 1986年澳大利亚制造的第一台轨道状态监视系统问世，此系统的应用开创了自动快速检测的新纪元。随后，英国道比研究中心开发的钢轨断面测量仪、英国DeltaRail公司的C.Rogers、美国KLDLabs公司的ORLAM系统、丹麦绿林公司的MINIPROF测量系统、意大利MERMEC公司的轨道测试系统等机器视觉技术被应用在实际生产当中，机器视觉检测理论和相关技术也日趋完善，逐渐取代传统工业检测技术，一跃成为现代工业自动化检测的重要手段和基本方法。目前，我国钢轨等零部件的测量仍然以传统式测量方法为主，主要依靠接触式测量，使用的检测设备仍是卡尺和钢卷尺，而测量仪器也以工业仪器为主，如：门式钢轨端面数据测量仪、卡轨头式钢轨端面测量仪、绘图式钢轨端面测量仪等等，技术及设备都远远低于国际水平。近些年来，我国的研发人员在广泛学习国外机器视觉技术的基础上不断探索挖掘，在机器视觉领域也有所突破，并将其应用于工业生产上，取得了令人叹为观止的成效。 基于机器视觉的检测技术具有高效、快速、灵活、高精度、非接触式、获取信息丰富等优点，逐渐成为具有广泛应用潜力的检测技术。本文针对目前国内道岔钢轨尺寸传统测量方法的弊端：效率低、精度低、人为主观性强和测量者个体差异等问题，提出了一种基于机器视觉的道岔钢轨端面的尺寸测量方法，这种方法的核心技术在于对道岔钢轨端面图像应用数学形态学技术进行二次去噪处理。本文以下内容首先对常用滤波方法 [ 1 ] 进行分析，选择适用于道岔钢轨端面图像的滤波方法进行初次去噪处理；然后通过对常用的数学形态学操作中结构元素选取的分析，提出适用于道岔钢轨端面图像处理的米字形结构元素，通过基于米字形结构元素的数学形态学操作(即MI-cored)进行二次去噪处理；最后，针对不同拍摄状态下的道岔钢轨端面图像，应用不同的结构元素进行信噪比实验分析比较，最终得出结论。
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user: 2. 初次滤波方法 图像在拍摄过程中常常会受到外界环境如光照、温度等，甚至元器件自身条件因素的影响，使得最终获取图像中存在大量的噪声。而噪声干扰会严重影响到道岔钢轨端面尺寸测量的准确性，因此对拍摄获取图像进行滤波去噪是保障最终测量精度的关键环节。 常见的滤波方法有：中值滤波 [ 2 ] 、均值滤波 [ 3 ] 及高斯滤波等。其中，中值滤波是一种非线性的滤波技术，对脉冲噪声、点状噪声、椒盐噪声、叠加白噪声和长尾叠加噪声方面具有很好的滤波性能。均值滤波能有效抑制各种噪声，在一定程度上能够对高斯噪声进行滤除，但对椒盐噪声比较敏感，会产生比较大的偏差；均值滤波算法简单易操作，但会使图像中锐角、不连续部分变得模糊，造成边缘等信息的丢失。高斯滤波是一种线性平滑滤波，对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。 从拍摄获取道岔钢轨端面图像的实际需要出发，本文选择能够保留较好边缘信息的中值滤波方法进行第一次去噪处理。
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user: 3. 米字形结构元素的数学形态学二次滤波方法 虽然通过初次滤波处理可以去除大量噪声，使图像更加平滑，但由于光线角度、拍摄条件等因素的影响会导致道岔钢轨端面受光不均匀，造成更大范围的噪声。而对于这种较大规模的噪声，本文采用数学形态学操作去除。 数学形态学 [ 4 ] 是一种非线性滤波方式，它的基本思想就是利用一个结构元素对原始图像进行一系列形态学的基本操作，得到输出图像。形态学操作中最关键的内容是选择合适的结构元素 [ 5 ] ，结构元素也称为核，可以被看做是一副小尺寸的图像，通过这个小尺寸图像来对原始图像进行相应形态学操作，完成形态学变换得到输出图像。选择合适的结构元素主要是确定它的尺寸大小和形状。目前常用的有十字形、椭圆形和长方形。 根据道岔钢轨端面的轮廓曲线及实际拍摄环境，通过分析对比十字形、椭圆形和长方形等常用结构元素，本文定义一种新的结构元素，即米字形结构元素，如图1所示。通过基于米字核的数学形态学操作(即MI-cored)对道岔钢轨端面图像进行二次去噪处理。 米字形结构元素可以看作是两个5 × 5的十字形相组合而构成的结构元素。米字形与十字形结构元素相比较，米字形增加了东北45˚、西北45˚、东南45˚及西南45˚四个方向，方向扩展了一倍。米字形与长方形结构元素相比较，在相同尺寸的条件下，米字形的计算量更小，效率更高。 为了使实验效果的对比明显，在对道岔钢轨图像在无光源、有光源晚上和无光源白天三种情况，通过初次中值滤波后，再进行二值化，由于夜晚亮度与白天正好相反，因此对夜晚图像进行取反，处理后的图像如图2所示。 从二值化处理后得到的图像上我们可以清楚看出，图2中无光源的图a中有大量的噪声点，有光源 图1. 米字形结构元素及模板表示 图2. 二值化图；(a) 无光源；(b) 有光源晚上；(c) 有光源白天 晚上的图b效果很好，有光源白天的图c中轨头位置有大量噪声。 仅针对图c分别应用长方形、十字形及米字形结构元素的数学形态学操作进行去噪，为了能够更加清晰明显的观测出来，我们仅截取图c轨头位置并进行局部放大，显示效果如图3所示。 通过实验结果对比可以清晰的看出，应用米字形结构元素去噪后，噪声点明显减少，通过肉眼观察即可看出，米字形结构元素相较于十字形和长方形结构元素去噪效果更好，边缘也更加平滑。
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user: 4. 实验分析 通过使用不同的结构元素对三幅不同的钢轨端面图像进行实验得到如表1所示的实验数据。 通过比较表1信噪比统计结果，我们可以很明显的看出，选取结构元素的尺寸比越大通过数学形态学操作后计算出的信噪比越小；而对于相同尺寸的结构元素来说，十字形、长方形和椭圆形结构元素计算得出的信噪比都要大于米字形结构元素。因此，根据信噪比统计结果可以得出结论，应用米字形结构元素进行数学形态学操作后得到的信噪比最小，卷积计算时所需乘法次数也最小，去噪效率最高，效果最优。 图3. 不同结构元素实验效果对比图；(a) 3× 3长方形处理结果；(b) 5 × 5十字形处理结果；(c) 米字形处理结果 Table 1 The statistical results of SN 结构元素 图a 图b 图c 3 × 3十字形 40.851889 45.289910 39.179389 3 × 3长方形 35.976956 41.124169 32.734537 5 × 5十字形 12.269987 12.798876 14.400112 5 × 5长方形 12.037987 12.621487 13.689776 5 × 5椭圆形 12.045941 12.623451 13.746766 米字形 12.023998 12.598879 13.671123 表1. 信噪比统计结果
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user: 5. 结论 通过介绍机械视觉技术，并将其应用于道岔钢轨端面尺寸测量，本文首先通过中值滤波方法对道岔钢轨端面图像进行初次去噪，对其进行预处理后应用MI-cored进行二次滤波，最终得到去噪效果最优的道岔钢轨端面图像，用于测量道岔钢轨尺寸。通过实验验证，与其它结构元素相比，应用基于米字形结构元素的数学形态学操作得到图像的信噪比最小，对噪声点的抑制效率最佳，进而保障高效、精准的进行道岔钢轨端面尺寸测量，提高道岔钢轨的生产质量。
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user: 摘 要 本文将网络中的每一个节点看作一个排队系统，基于Geom/G/1排队模型给出了缓存器中排队分组的平均队长，并利用Little定理得到分组的等待时延。通过计算发送一个分组的平均开销，进而得到了信道的平均利用率的计算方法，并将该方法应用到Ad Hoc网络中，得到了Ad Hoc网络的开销和信道利用率。 关键词 :Geom/G/1，Ad Hoc，时延，信道利用率 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 Ad Hoc网络是一种特殊的无线移动网络，被广泛应用于无法或不便预先铺设网络设施、或需要快速自动组网的场合等。如军事领域、传感器网络、以及地震、水灾、强热带风暴等自然灾害后的应急通信。Ad Hoc网络是动态网络，具有拓扑结构变化快的特性，对其拓扑结构的刻画、以及传输协议的改进都是非常具有挑战性的问题。为降低问题的复杂度，对于Ad Hoc网络拓扑结构的研究，大多数都停留在单跳，文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 的研究没有仅仅限于单跳， [ 1 ] 是对两跳中继的研究， [ 2 ] 和 [ 3 ] 则拓展到了对多跳的研究， [ 2 ] 侧重于对吞吐量的研究， [ 3 ] 侧重于对时延的研究。文献 [ 4 ] 对Ad Hoc网络的路由设计做了深入的研究，利用信道增益估计来为设备到用户设置了可靠的发射功率，网络信息以随机接入方式通过路由对报文进行了分发，以帮助建立两台设备之间的单跳或多跳路由。文献 [ 5 ] 和 [ 6 ] 对两跳多中继协同ARQ和选择重传ARQ (Automatic RepeatreQuest)做了深入研究获得了一系列性能指标。文献 [ 7 ] 是用于研究通信业物流的排队论的有用专著，也是我们研究通信系统有效的数学工具。 文献 [ 8 ] 计算了QoS和分组传输次数(Packet Delivery Ratio， PDR)等性能指标，较为全面地分析了流量控制协议、资源控制协议、队列辅助协议和优先级感知协议对拥塞检测、拥塞控制和拥塞缓解的影响。文献 [ 9 ] 中设计了智能传输控制协议(Intelligent Transmission Control Protocol， iTCP)来进行拥塞控制。文献 [ 10 ] 提出了一种有效的跨层自适应传输方法来充分处理移动无线自组织网络中的拥塞。文献 [ 11 ] 提出了一种使用具有双无线电接口的快速和慢跳频序列的新型分布式多信道媒体接入控制(MAC)协议，有效提高了网络性能并解决了拥塞问题。这些文献都对网络传输协议做出很好的改进。本文主要通过对网络中每一条链路的性能分析，建立关于每一条链路的数据库，使得Ad Hoc网络在自动组网时，路由选择更加智能化、合理化，从而提高整个网络的利用率，实现拥塞控制。
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user: 2. 基于Geom/G/1排队模型的队长分析 Ad hoc作为一种能够快速自动组网的移动网络，每个节点在分组传输过程中都要扮演多重角色，既有可能是源节点、目的节点，也有可能是中继节点，因此一个节点所需要处理的信息量非常大。离散时间排队分析非常适合于节点中等待分组的建模以及数据业务流的分析，是进行计算机系统和通信网络的设计优化与性能分析的有效数学工具。 我们将网络中的节点看作是一个有延迟入口的晚到系统，遵循先到先服务(First In First Out， FIFO)排队规则。分组到达是遵循参数 的Bernoulli过程。分组的服务时间 独立同分布，其分布 、均值 和概率母函数 分别为 我们只关注发生分组离开系统的时刻，每离开一个分组做一次标记。以 表示第 个分组离开系统的时刻， 是队长过程无后效性的时间点列，称为队长过程的嵌入点。我们用Geom/G/1排队模型来刻画系统中的分组数设 第n个分组离去后系统中的分组数。 是一个队长过程的嵌入式马尔科夫链，并且有 其中 是一个服务期间内到达的分组数，服从二项分布，有分布 的概率母函数是 其中 是一个时隙上到达分组数的概率母函数。在一个服务期间内平均到达分组数是 为系统的流通强度或负载，设 ， 表示稳态队长，记 。 为 的转移概率矩阵，无穷维行向量 表示离去时刻稳态队长分布。则由平衡方程 ，可得 该式两端同乘 并对 求和，有 注意到 ，解得 。使用正规化条件 ， 解得 ，代入得到稳态队长有概率母函数 。 稳态下离去时刻系统中的排队分组数是 ，先求导 求极限，得到系统中排队的平均分组数为 (1) 需要说明的是，此处得到的平均分组数与文献 [ 7 ] 中的结论有所不同，可以看作是对其的一个矫正。
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user: 3. 基于Little定理的信道利用率 由Little定理我们知道 ，这里 是系统中的分组数， 是分组的平均到达率， 是分组的平均时延，将上一节中(1)式所得平均队长，及分组平均到达率 带入，得到分组的平均等待时延 (2) 如果仅将节点的输出链路作为研究对象，则可根据Little定理得到信道的利用率 (3) 表示在传输链路上的平均分组数， 表示分组离开节点进入信道的到达率， 表示每个分组在信道上的平均开销。无论是哪条链路，都最多只有一个分组在传输，因此 表示信道处于传输状态的时间所占的比例，也就是信道的利用率。
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user: 4. Ad Hoc网络性能分析 我们这里研究的Ad Hoc网络采用的是ARQ传输机制。设分组在某条信道上传输的成功率为 ，最大重传次数为 次。 为节点发送或接收一个分组所需的开销， 为分组传输的路径时延， 为发送或接收ACK (acknowledgement)所需的开销， 为发送或接收NACK (negative acknowledgement)的开销，设 ，并且ACK和NACK不会传输错误。如图1是Ad Hoc网络节点分组传输示意图，图中体现的传输过程为节点S向节点D发送了两个分组，第一个分组一次发送成功，第二个分组经历了一次重传才发送成功。节点发送消息时，传输1次便成功的开销为 若传输2次发送成功则开销为 ，若传输3次发送成功则开销为 ……，直至传输 次发送成功所需要的开销为 。传输1次发送成功的概率为 ，传输2次发送成功的概率为 ……，传输 次发送成功的概率为 ( )……，传输 次发送成功的概率为 。因 图1. Ad Hoc网络分组传输示意图 此，在前 次成功发送一帧消息所需的平均开销为 。 当第 传输失败时，就会进行第 次传输。因为对于每一帧消息，节点最多传输 次，无论第 次发送失败或是成功，这一帧消息都不会再进行下一次传输，第 次发送所需的开销为 ，需要进行第 次发送的概率为 ，所以，当节点要发送一帧消息时，它所消耗的平均开销为 (4) 分组进入某信道的概率可以通过检测获得，并且(4)式所得即为发送一个分组在该信道上的平均开销，将两项指标代入(3)式即可得到该信道的平均利用率。 用这样的方式，我们可以得到Ad Hoc网络中每条链路的利用率，建立数据库，从而帮助Ad Hoc网络在自动组网时优化路由选择，降低拥塞率，提高网络传输性能，使Ad Hoc网络成为更加智能的网络。
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user: 5. 结论 本文主要研究了基于Geom/G/1模型的Ad Hoc网络节点性能，首先利用Geom/G/1排队模型分析了节点中的分组队长，并结合Little定理得到了分组在节点中的等待时延，然后对AdHoc网络性能进行了分析，得到了分组传输的开销及信道利用率。
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user: 摘 要 在以太网无源光网络(EPON)中，某些业务数据流的突发，会在ONU产生大量的缓存占用。为了在高质量转发来自用户终端设备CPE (Customer Premise Equipment)的数据至OLT的前提下，降低ONU的缓冲区占用率，本文提出了一种流量控制方法，将CPE置于PON OLT的控制之下，对CPE上行数据流量进行调度与控制。ONU按照策略所述的CPE传输顺序，沿着PON上行信道依次发送CPE数据至OLT。同时ONU按照策略所述的可以开始向OLT传输的最早时刻，对CPE数据进行转发。仿真表明，该流量控制策略在保证合理丢包率的情况下，大大降低了ONU的缓冲器容量，优化了传输效果。 关键词 :配电通信网，EPON，流量控制策略，时序调度 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 配用电通信网是智能电网基础设施的关键组件，建设满足配用电业务通信需求的电力通信接入网络，是实现智能电网的重要先决条件。配用电通信网络承载的业务种类多元化，能够承载配电自动化，用户用电信息采集，配用电视频监控等业务。作为配用电通信网接入技术，应在多业务接入，业务的QoS保障，网络和信息的安全等几个方面满足需求，以适应现有及未来各种业务的发展。以太网无源光网络(EPON)技术作为目前在电力通信中被广泛认可并应用的接入网技术，利用光纤作为传输介质，具有高带宽和高QoS保障，与配用电网网络结构一致，不仅能够在上述几个方面很好的符合用户综合业务接入的需求，符合技术发展的方向，而且使基于以太网的接入传输系统成本大大降低 [ 1 ] 。 EPON网络在以太网之上提供多种业务，采用点到多点结构，一根光纤承载上下行数据信号，经过1：N分光器将光信号等分成N路，以光分支覆盖多个接入点或接入用户。EPON在OLT和ONU间采用单根光纤提供对称1.25 Gbps带宽，可传输数据、语音和视频业务。其中，其上行数据流采用时分多址(TDMA)技术，把上行的时间分成了许多的时间片，根据ONU分配的带宽和业务的优先级给ONU的上行数据流分配不同的时间片，每个时间点上光纤上只传送一个ONU的上行数据流。通过OLT和ONU之间协商，避免了ONU上行数据流之间的冲突，不会造成数据丢失 [ 2 ] 。 电力通信网的规模不断壮大及电网智能化应用向配用电侧延伸，配用电通信网络中接入的设备不断增加，网络的规模也在不断扩大，配电业务也将在原来的基础上发展和扩充，电力数据通信中的突发大数据流以及视频类业务给配用电通信网带来巨大的流量冲击，使得内部网络节点的堵塞。针对这种情况，实现配用电通信网业务流量的有效管控，可以缓解流量阻塞，降低传输时延，优化传输效果，从而提高业务质量。对于EPON系统而言，作为一种接入技术，必须使用流量控制技术以提供更好的服务质量的支持 [ 3 ] 。 文献 [ 4 ] 提出了一个有流量控制功能的EPON系统，其流量控制功能是用来处理交换机中的拥塞，平衡数据流在交换机中的传输压力，使数据流可以在尽可能小的延迟内得到处理的一种控制方法，在实际应用中可以按照用户的实际需求进行带宽的动态分配。文献 [ 5 ] 提出了采用一种PAUSE的拓展机制，根据不同的LUD来区分不同的PAUSE操作实体，利用它可以很好的解决由于缓冲区拥塞而发生帧丢失的问题，文献 [ 6 ] 分析了在以太网无源光网络系统中支持服务等级协定的必要性，根据双速率三色标记器原理，提出了基于光网络单元的逻辑链路标识进行流量控制的方案，解决用户业务流量控制相关问题。 本文研究了一种用于配用电通信网的EPON网络流量控制方法，通过将用户终端设备CPE (Customer Premise Equipment)置于PON OLT的控制之下，对CPE上行数据流量进行调度与控制，降低在ONU的缓冲区占用率，使得ONU在降低缓冲器容量的情况下，仍然可以高质量的转发来自CPE的数据至OLT，降低了ONU缓冲器的能量消耗。利用这种机制，PON上的OLT不仅可以对ONU的传输接入进行控制，而且决定了CPE何时向其相连的ONU传送上行数据。确保CPE数据在发送至ONU后可以不被阻塞的发送至OLT，减少在ONU处的缓冲流量，降低ONU的能量消耗。 首先，为每个ONU和每个CPE设置一个上行传输窗口，每个CPE在ONU上行传输总窗口中都有自己的子窗口，每个CPE上行传输子窗口各自独立，互无关联。根据窗口的尺寸大小，对CPE流量进行调度，ONU按照计算所得的CPE传输顺序，沿着PON上行信道依次发送CPE数据至OLT。同时ONU按照计算所得的可以开始向OLT传输的最早时刻，对CPE数据进行转发。 本文组织如下：第一章构建EPON网络模型；第二章对传输时延进行分析；第三章对导致的ONU缓存占用进行分析；第四章提出基于上行传输窗口的CPE流量时序调度策略；第五章给出仿真结果；第六章给出结论。
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user: 2. EPON网络模型 在一个PON无源光网络中，如图1所示，主要由光线路终端OLT、无源光分配网络ODN、光网络单元ONU和用户终端设备CPE四个部分组成。一个安装于中心控制站的OLT通过ODN与多个安装于用户安装场所的ONU相连，每个ONU又与多个CPE相连，CPE接入终端用户的网络需求。其中，OLT提供语音、数据、视频业务网络的互联接口，并实现网络管理的主要功能；ONU负责向CPE提供所需的业务接口。ODN负责连通OLT与所属的ONU，其主要功能是完成光信号功率的分配。各个终端用户发送上行数据至ONU，ONU对来自CPE的以太网数据进行缓存，并在OLT分配的上行传输窗口中向上行方向发送 [ 7 ] [ 8 ] 。 首先，为ONU设置一个上行传输窗口，其次，为每个CPE设置一个子窗口，且每个CPE上行传输子窗口各自独立，互无关联。各参数设置如下，V 1 表示CPE上行传输比特率。V 2 表示ONU上行传输比特率。E表示一个ONU所连的CPE个数。 表示CPE和其相连的ONU之间的单方向传播时延。 表示OLT和ONU之间的单方向传播时延。 表示CPE C的上行传输窗口。S表示最大数据包尺寸。 表示CPE C开始上行传输的时刻(在本专利中为零时刻)。 表示CPE C数据流量开始到达ONU的时刻。 图1. EPON网络结构示意图 表示ONU完成对CPE C数据流量的接收的时刻。 表示ONU开始上行传输CPE C数据流量的时刻。 表示ONU完成对CPE C数据的上行传输的时刻。 表示ONU开始依次传输CPE数据流量的时间。
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user: 3. 传输时延分析 计算连接到某个ONU的单个CPE X的总传输时间。 将CPE开始向上行信道发送消息的时刻设为零时刻。数据包大小为 的CPE数据需要通过CPE→ONU段和ONU→OLT段共两段。数据包的最后一位到达ONU后，该数据包的第一个位可以由ONU传输到OLT。设 表示最大的数据包大小(位)。用 表示CPE数据开始到达ONU时的时刻(并且开始占用缓冲区空间)，即， ONU完成接受最后一个数据包的时刻， ONU完成发送最后一个数据包的时刻， 单个CPE，整个传输时间表示为 。为了能够使ONU在时刻 开始传输最后一个数据包，所有先前的数据包必须已经由ONU在时刻 之前发送完毕。那么，ONU应当此时开始上行传输。 则ONU可以在时刻 之前完成了 位数据包的CPE数据传输。
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user: 4. 缓存占用分析 计算单个CPE 传输在ONU处产生的缓存占用。 从CPE X上行传输第一个数据包到达ONU的时刻 开始，缓冲区占用以速率V 1 (bit/s)增长，持续到ONU开始上行传输的时刻 。从时刻 开始，当ONU开始上行传输时，ONU的缓冲区占用以速率( )开始下降，持续到时刻 (ONU完成所有的CPE数据接收)。从时刻 到时刻 ，缓冲区以速率V 2 下降。一般情况下， ，当ONU开始发送CPE数据时，在时刻 产生的最大缓冲区占用为 ， 与单个CPE X相连的ONU的缓存区占用变化方程为， 其余情况为0。对于多个CPE连接到一个ONU上的情况，ONU的缓存区占用变化方程为每个CPE产生的缓存占用的叠加，
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user: 5. CPE流量时序调度策略 本文提出一种基于上行传输窗口的CPE流量时序调度策略： 第一步：在每个CPE上行传输窗口各自独立的情况下，每个CPE X在ONU上行传输窗口中都有自己的子窗口，其中 。首先为ONU设置上行传输窗口大小，并为其所连CPE设置上行传输子窗口大小。 第二步：计算传输顺序。ONU按照计算所得的CPE传输顺序，沿着PON上行信道依次发送CPE数据至OLT。 CPE1与CPE2与同一个ONU相连，CPE与ONU距离较近，ONU与两个CPE之间的往返传播时延基本相同。若CPE1和CPE2的上行传输子窗口大小满足下列不等式，其中W 1 ，W 2 表示CPE1和CPE2的上行传输子窗口大小， ， 分别表示ONU与CPE1，CPE2之间的往返传播时延。 则ONU首先传输CPE1的流量数据，其后传输CPE2的流量数据，可以使得总传输实验最短。即，对于上行传输子窗口较小的CPE的流量数据，ONU应先行发送。即在ONU→OLT段， ONU的传输顺序为 ， 。 第三步：计算ONU可以开始向OLT传输的最早时刻。ONU按照计算所得的CPE传输时刻，沿着PON上行信道发送CPE数据至OLT。在上行传输子窗口各自独立的情况下， 对于来自1个CPE的数据流量，ONU的最早开始传输时刻为： 对于来自2个CPE的数据流量，ONU的最早开始传输时刻为： 对于来自3个CPE的数据流量，ONU的最早开始传输时刻为： 对于来自E个CPE的数据流量，ONU的最早开始传输时刻为： 其中 表示ONU与N个CPE相连，其最早开始转发CPE数据流量的时刻， 。 表示CPE X的上行传输子窗口大小，V 2 表示ONU上行传输比特率。
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user: 6. 仿真 为了检验本文所提EPON流量控制方法的有效性，通过OPENT软件搭建EPON网络模型进行仿真验证。参数设置如下： 该EPON系统中包含16个ONU，每一个ONU与8个CPE相连，总共128个CPE。CPE与ONU之间的上行传输比特率为80 Mbps。ONU与OLT之间的上行传输比特率为2 Gbps。ONU缓冲区大小为15 Mbyte。 为了模拟实际EPON系统中的数据源，仿真中采用了服从一定数据包数量的数据源。CPE各自独立生成数据包，每次仿真过程至少发送108个数据包。 此外，流量突发等级的变化也会影响缓冲占用情况，使用L参数表示流量突发等级，该参数分别取值为0.5、0.7和0.9，分别表示突发性低的流量，突发性一般的流量和突发性高的流量。 在经过长时间的EPON系统运行后，得到CPE缓冲区占用变化情况如图2 (取各CPE所产生的缓存占用的最大值)，ONU缓冲区占用情况如图3 (为各CPE缓存占用之和)，从左至右，流量突发性等级分别为0.5、0.7和0.9。 我们从这些图中观察到，在不加入任何流量控制机制的情况下，随着CPE持续不断的发送数据包，流量负载不断增加，缓冲区占用缓慢的增加，直到某个负载值，然后急剧增加。该负载值的取值取决于流量的突发等级。如果低于此负载值对应的缓冲区占有率就可以满足需求，则需要在达到此负载值时，降低发送流量的速率，否则会导致大量占用缓冲区的情况。在突发性等级较高的情况下，需要尽早的降 图2. CPE缓冲区占用图 图3. ONU缓冲区占用图 低流量发送速率，以避免导致缓冲急剧增加的现象。 我们可以观察到，在使用该流量控制方法后，在突发性等级较低时(L = 0.5)，ONU缓冲区占用仍然随着流量负载的增加而不断增加，但是速度有所放缓，直到达到上文所提负载值，缓冲区占用急剧增加的情况有所缓解。在突发性等级较高时(L = 0.7和L = 0.5)，ONU缓冲区占用不仅增速放缓，甚至有所下降。
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user: 7. 结论 以太网无源光网络(EPON)技术是目前在电力通信中被广泛认可并应用的接入网技术。本文将CPE置于PON OLT的控制之下，提出了一种基于上行传输窗口的CPE流量时序调度策略，实现控制从每个CPE到其连接的ONU的上行数据流。使得ONU按照计算所得的CPE传输顺序，沿着PON上行信道依次发送CPE数据至OLT。同时使得ONU按照计算所得的CPE开始向OLT传输的最早时刻，上行传输。该流量控制策略在保证合理丢包率的情况下，大大降低了ONU的缓冲器容量，优化了传输效果。
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user: 摘 要 本文针对草地图像边缘检测进行研究，传统的草地图像边缘检测算法，如canny算法，不仅边缘不够清晰，而且运算时间较长，不能达到智能机器人对实时性的要求。本文运用k-means算法对色彩进行分类进而选定绿色为目标色进行提取，再利用膨胀和腐蚀运算，选取合适的结构元素对图像进行填充和细化，通过实验对比其他传统边缘分割方法，探讨了数学形态学在割草机器人工作区域划分中的重要应用。实验证明，本文选用的边缘检测策略不仅能够清晰准确的识别出草地边缘，而且相比传统的边缘检测算子，运算更快，实用性更强。 关键词 :边缘检测，割草机器人，数学形态学 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 图像是客观对象的一种相似性描述，边缘是图像中的重要特征，边缘检测是基于灰度突变来分割图像的最常用的方法，包含着许多重要信息 [ 1 ] 。本文介绍的算法主要应用于智能割草机器人，现在常见的割草机器人，一般都采用铺设线轨的方法，但是铺设线轨成本很高。目前关于草地图像边缘检测的算法偏于实验，硬件成本和算法移植是核心问题，因此，研究改进草地图像边缘检测算法对提高割草机器人智能化水平和计算机图形交互领域的发展有着重要意义。本文针对草坪的环境特点 [ 2 ] ，选取合适的边缘检测算法并进行了优化，能够快速准确的识别出草地边缘。 针对不同的图像，采取的边缘检测方法也不同 [ 3 ] 。要对草坪与背景进行分离以及针对草坪上障碍物的识别，就必须明白草坪环境的特点：范围大，边缘轮廓多种多样且曲折可变，图片像素值相对集中。 根据对草地图像的边缘进行提取，判断合理的路线，然后再反馈给机器人，基于此，对草地边缘的检测和提取在一定的准确性上还需要一定的实时性。有些算法虽然能准确的识别出草地边缘，但是需要花费较长的时间，并不能满足工业标准 [ 4 ] 。
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user: 2. 草地边缘提取 对一张草坪图像的边缘进行提取，应该选定绿色为目标色，非绿色的部分就是背景，整体设计思路如图1所示。 首先，将彩色图像置于lab色彩空间中，lab色彩空间是基于人体感知所创造的一种色彩空间体系，L轴表示亮度，A轴代表红绿色，B轴代表黄蓝色，相比于RGB等传统的色彩空间，lab色彩空间分布非常均匀 [ 5 ] ，比如，在RGB空间中蓝色到绿色的过渡色较多，但是绿色到红色又缺少黄色等色彩。正是因为lab色彩空间的丰富色彩，使得对于图像中绿色的提取准确率相比其他色彩空间要准确的多。 接下来是对lab色彩空间进行颜色划分，以便于后面把绿色作为目标色进行提取，这里采用k-means算法对lab色彩空间的颜色进行分类 [ 6 ] ，k-means算法是一种硬聚类算法，是通过迭代的方法求得数据点到中心距离最优的一种优化算法，原理是：计算各点的坐标平均值求得一个中心点，根据每个点到中心点的欧式距离进行分类，发现分区，使得每个集群中的对象尽可能彼此接近，并且尽可能远离其他集群中的对象。然后根据分好的颜色区间，对目标色进行抓取，并二值化处理，原图及处理结果分别如图2，图3和图4所示，图5是在lab色彩空间里的颜色分布： 二值化以后的图像，可以看到，其边缘并不连续，而且草地区域有非常多的噪音，这对后续的边缘 图1. 整体算法流程图 图2. 草地原图 图3. 抓取绿色像素 图4. 进行二值化后图像 图5. lab空间色彩分布图 识别是非常不利的，为了解决这个问题，我们采用数学形态学中的膨胀和腐蚀 [ 7 ] 操作进行处理。在实际生产中，需要机器人实时的做出反应，所以对图像的处理速度有了一定的要求，为了满足这种要求，我们在结构元素和处理时的像素遍历上做了优化。 结构元素是形态学中一个十分重要的概念，它直接影响了对图像处理的结果 [ 8 ] 。如果结构元素选取的过小，会造成图像噪声过多；如果结构元素选取过大，又会造成边缘比较粗糙。因此要根据实际情况，针对不同的目标图像选择不同的结构元素。草地的边缘检测难点在于草地中杂质很多，容易对边缘的提取造成影响，所以首要任务应该是对于草坪空隙的模糊处理，在实验中发现，一般进行三次膨胀操作便可满足大多数草坪图像的“填充”工作。经过多次尝试，发现一种“菱形”结构元素针对草坪图像的处理有较好的结果，我们用B1来代表三次膨胀时所用的结构元素，b为每次膨胀的结构元素。其中 ， ， 膨胀和腐蚀运算程序一般过程是：结构元素在目标图像上平移，每次平移都需要逐个像素进行比较，然后再根据比较的结果判断是否需要该点取反。本文中提出的算法需要膨胀3次，又由于结构元素的逐渐减小，膨胀力度也在逐渐减小，因此如果每次膨胀运算都要进行逐行比较的话，就实际进行了大量的浪费计算操作。 基于本算法的特殊性而设计了一种优化策略，优化策略核心如下： 每个像素特别设置一个标记开关 ，初值设为0，第一遍用b(7)进行膨胀， 当某个点的值发生变化时， 值变成1。 第二遍用b(5)进行膨胀时，只需去对那些周围8个点 值为1的数量是3~5个的点进行膨胀操作，然后标记他们的 值，那些没有去膨胀的点 值则改为0。 第三遍用b(3)进行膨胀时，只需去对那些周围8个点 值为1的数量是3~5个的点进行膨胀操作。 例如下面A，B的 值：A点为 ，B点为 。A点周围 值为1的数量是4，则A 在下一次膨胀操作时就是需要运算的点，B点周围 值为1的数量是0，在下一次膨胀操作时就不需要再运算了。这个优化策略的实质就是在下一次膨胀操作时只对发生改变点处在边缘的点进行比较，那些相对在“中间”的点由于结构元素的变小就没有进行运算的必要了。
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user: 3. 实验结果与分析 本文所做的实验都是在win7 64位操作系统下，在MATLAB环境里进行测试，对同一幅草地图像，与传统的canny边缘检测算法进行对比。对比结果如图5和图6所示。 图6是本文的组合算法所处理的最终结果，图7是传统的canny边缘检测算法所处理的最终结果。从两幅图对比可以看出，两者对于草坪边缘的检测都能识别出，但是图6的边缘相对来说更加连续，图7的边缘保留了过多的细节，使得边缘有几处断点。由于光照等因素的影响，在实际中彩色转二值图像时会产生很多噪声，如果不能处理掉这些噪声，割草机器人将不能正常工作。传统的canny算法不能很好的处理掉这些噪声，而采用本文结构元素进行膨胀腐蚀运算过后，基本可以处理掉90%以上的噪声。通过多次实验，本文优化的算法在时间性能上相比于传统的算法可以节约30%。
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user: 4. 结论 本文设计的算法策略，在针对草坪图像的处理上，有很好的效果，置入lab色彩空间，用k-means聚类法进行分类，再以草的颜色为特征进行提取，最后再用数学形态学对所得的二值图像进行处理，得 图6. 本文算法效果图 图7. Canny算法效果图 到最终的草地边缘。本文算法原理清晰，易于编程实现，在能达到识别提取草地边缘的基础上，缩短了程序运行时间，基本满足了割草机器人对于草地边缘识别并提取的要求。
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user: 摘 要 城市道路交通标志检测是现代智能交通的重要组成部分。本文通过改进基于颜色的图像快速分割算法，对交通标志检测信息进行分割压缩处理，以确保交通标志信息分割的完整性和时效性；并依据交通标志在多帧图像序列中的连续变化关系构建空间时序关系模型(Temporal Spatial Model， STM)，实现交通标志检测候选区域的筛选处理，以降低交通标志检测误检率、提高准确率。实验结果表明，本文提出的算法有效改进了基于单帧图像的交通标志检测方法存在的误检率高问题，满足复杂的城市道路环境下交通标志检测准确率、实效性和鲁棒性的要求。 关键词 :交通标志检测，智能交通，空间时序关系模型 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 交通标志(Traffic Sign)是交通管控系统的重要组成部分，为驾驶员提供路况、交通管制、警告和提醒等信息。交通标志检测(Traffic Sign Detection， TSD)作为现代智能交通领域的重要研究课题，在无人驾驶技术、辅助驾驶技术、智能机器人等领域有关键作用。 基于图像处理的交通标志检测方法通常分基于颜色和基于形状两种。基于颜色的交通标志检测通常将图像转换到HSV、NRGB和YUV等颜色空间，然后根据经验设置颜色阈值分割交通标志区域。文献 [ 1 ] 通过对同一交通标志数据集，定量分析各种颜色分割的方法的性能，目的是对特定的交通标志检测任务采用最佳的颜色分割方法。文献 [ 2 ] 采用不同的阈值对灰度图分割，通过搜索连通区域将最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions， MSERs)作为交通标志候选区域。文献 [ 3 ] 利用高斯颜色模型提取颜色不变性特征(Color Invariants Feature)分割定位交通标志区域。文献 [ 4 ] 结合交通标志颜色和形状特征，定位检测圆形交通标志。基于颜色的交通标志检测效率高，但易受杂乱的背景以及光照条件影响。 基于形状的交通标志检测方法受光照条件影响较小，同时对交通标志出现遮挡、连体等情况也具有较好的检测效果。文献 [ 5 ] 利用快速辐射对称性检测三角形的内心，在内心窗口图像利用Hough变换检测三角形交通标志。文献 [ 6 ] 利用一种高效、通用性强的径向对称检测器(Radial Symmetry Detector)，实现对圆形、多边形、三角形等形状交通标志的检测。文献 [ 7 ] 利用直方图梯度特征(Histogram of Oriented Gradient， HOG)，使用支持向量机SVM (Supported Vector Machine)分类器检测交通标志。文献 [ 8 ] 使用矩形度、圆形度和伸长度的综合范围判定区域形状。文献 [ 9 ] 提出了一种颜色特征、形状特征和尺度特征的多特征协同方法，能够提高通常情形、颜色失真、形状失真、以及尺度变化情况下的交通标注检测率。基于形状的交通标志检测方法计算量较大，无法满足实时性处理要求。 上述文献均以单帧图像为重点研究对象，处理视频图像序列时存在一定的局限性。文献 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 研究对象是城市道路环境下录制的视频图像，取得了良好的效果。文献 [ 10 ] 通过分析交通标志在视频图像序列中的空间约束关系，定位垂直于地面的交通标志，结合连续图像序列追踪交通标志区域，对文字型交通标志检测有较好的结果，但并不适用于图像型交通标志，且无法满足实时性。文献 [ 11 ] 利用等角多边形探测器检测圆、三角形和正方形，并提出一种像素关系模型(Pixel Relevance Model)验证候选区域轮廓定位交通标志。文献 [ 12 ] 通过视频图像颜色分割后采用拟合圆形、四边形和三角形的感兴趣区域排除噪声，利用对极几何关系和相似度对区域作3D重建以验证交通标志区域，该方法对遮挡、变形具有较好的效果。由于未综合考虑多帧视频图像序列的时空连续变化关系，文献 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 依然无法保障检测的准确性和时效性需求。文献 [ 13 ] 基于移动激光测量技术，利用交通标志在云中的反射强度为特征进行提取，虽取得较好的结果，但不具有普及性。 基于移动视频系统的交通标志检测，目前已成为智能交通领域的新课题。由于汽车行驶过程中存在频繁震动现象，视频图像会出现运动虚影、光学变形等不利于交通标志检测的因素，对基于移动视频系统的交通标志检测带来较大困难。文献 [ 14 ] 基于Android平台结合形状和颜色信息对交通标志作检测与识别，比较适合移动平台。上述文献虽然对交通标志作深入研究，但尚未能解决在移动系统中高效准确检测交通标志的问题。因此，本文提出了一种基于移动视频系统的实时交通标志检测算法，从城市道路复杂环境中提取交通标志，准确率高、稳定性强、可满足实时性处理要求。 本文算法包含两部分： 1) 基于颜色的图像快速分割压缩算法 2) 多帧视频图像空间时序关系模型(STM) 基于颜色的图像快速分割压缩算法采用“分块”策略，对视频图像子区域统计分析，实现视频图像分割和压缩，提高计算效率，同时依据“分块策略”的片连通关系确保交通标志信息分割的完整性；依据交通标志在多帧图像序列中的连续变化关系构建空间时序关系模型，实现交通标志候选区域的筛选，提高准确率、降低误检率。
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user: 2. 基于空间时序关系模型的交通标志检测 本文提出了一种基于多帧视频图像空间时序关系模型的城市道路交通标志检测算法，图1为本文算法框架。 第一步：设置图像序列的ROI (Region of Interest)。根据中国交通法律法规，交通标志一般出现在图像右上部分； 第二步：基于颜色的快速分割压缩算法，快速分割红、黄、蓝等区域； 第三步：依据“分块策略”的片连通关系保证交通标志分割的完整性； 第四步：应用多帧视频图像空间时序关系模型定位交通标志区域，分为两个部分： 1) 利用分割图像区域的面积、长宽比等几何信息粗略排除噪声区域； 图1. 交通标志检测算法框架 2) 利用交通标志区域在多帧视频图像序列中的连续变化关系，对交通标志候选区域作进一步筛选与验证。 第五步：定位交通标志区域。 第六步：输出交通标志检测结果。 本文提出的交通标志检测算法不仅依据交通标志的颜色信息和基本几何信息(面积、长宽比等)定位交通标志区域，还根据多帧视频图像空间时序关系模型对候选区域作进一步筛选和验证，结合多帧视频图像序列之间交通标志的连续位置变化关系，以减少误检率，提高准确率。
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user: 3. 基于颜色的图像快速分割压缩算法 3.1. 算法思想 颜色是交通标志的重要信息之一。从复杂的城市道路环境中根据交通标志特有的颜色，如红色、黄色、蓝色、绿色等，将交通标志准确提取与定位，是基于颜色的图像分割算法的主要目的。交通标志分割结果的好坏直接影响后续交通标志检测与识别的准确率。 本文在文献 [ 15 ] 提出的颜色分割算法思想上，进一步优化分割参数，并依据 “分块策略”的片连通关系完善算法处理流程，以确保交通标志分割区域的信息完整性，使其应用到更为复杂的城市道路环境中，保证算法的稳定性、高准确率，且满足实时性处理要求。图2为改进后的基于颜色的快速图像分割压缩算法流程图。 3.2. 算法描述 颜色分割压缩算法流程具体如下： 1) RGB图像转化成HSV颜色空间。 2) 对于所有的像素点，其各分量若满足某种颜色各分量的取值范围，则把该图像对应的像素点置为白色。 3) 如图3，图像被划分为大小为 的子图像块 ， 通常取8或者16。设输出图像灰度图 ， 图2. 基于颜色的快速图像分割压缩算法流程图 每个像素点初始化值为0，且像素点 与图3子图像划分模型中像素块 一一对应。 4) 对每个子图像块 a) 统计白色像素点个数 b) 设置筛选比例 ，当图像块 中彩色像素点所占比例 ，则标记图像块 为白色，即像素点 。 5) 连续化处理，完整分割交通标志区域。 6) 输出颜色分割图像 。