摘 要老年人在社会中的处于弱势，经常易受到伤害，构建一个相对智能的监护系统可有效缓解这一问题。本文分三部分即人体运动目标检测、特征提取与描述和行为识别，对独居老人异常行为识别进行了分析与研究。在人体运动目标检测部分，本文分析并比较了提取运动目标的三种方法。在选择使用背景减除法后，对与之匹配使用的混合高斯背景建模进行了深入学习与研究，成功地提取出前景目标。最后借助HOG特征筛选出前景中的人体目标。在人体行为的特征提取与描述方面，本文研究了几种常见和常用的特征，包括Hu矩、方向梯度直方图（HOG）和运动历史图像（MHI）。在选择使用运动历史图像后，对MHI的提取方法进行了分析和研究。在人体行为识别方面，本文对包括摔倒、蹲下、行走、坐下和慢跑这五种常见的室内行为进行识别。先对两种常见

摘 要随着计算机网络技术和装置艺术的的发展和普及，一种新的艺术表现形式诞生了——互动多媒体装置艺术。作为一种新兴的艺术表现形式，多媒体互动装置艺术不但表现力丰富，表现题材多样，更重要的是在交互性方面具有不可比拟的优势。互动多媒体装置艺术打破了传统的静态艺术的表现形式，使欣赏者置身于公共空间时，能主动的接受作品的艺术感染力，提高欣赏者的体验感与参与感，它的公众参与性和实时互动性是其他艺术表现形式无法比拟的。互动多媒体装置艺术利用交互手段和以多媒体技术为载体的艺术表现形式给欣赏者带来全新的艺术与体验，对该作品留下深刻的印象。本次毕业设计从互动多媒体装置艺术着手，设计了一个以光影为主要元素，结合映射原理，通过投影的方式来进行交互的一个光影互动多媒体装置。关键词：公�

摘 要如今信息技术迅速发展，社会对于人才培育有了新的要求，计算思维出现在国内外的视野内，计算思维在我国也成为信息技术学科的核心之一。作为GIS专业的本科生，计算思维也成为必不可少的素养之一。为了更好的提出本专业学生的计算思维的培养方案，了解其计算思维能力现状，对其计算思维能力做出一个评价成为迫切需要。本文的研究样本主要是武汉理工大学地理信息专业的学生，以及部分其他高校的地理信息专业的学生，采用量表评估的方法，对GIS专业的本科生的计算思维能力进行评价分析。首先，采用已有的计算思维量表，结合GIS专业内容进行修改。对量表的检验结果也显示适合因子分析，接着通过折半信度法和Alpha信度系数法对信度做了检验，同时，对量表的效度也同样进行了检验，根据数据分析的结果显示，该量表的信效度良

摘 要新型的非易失存储材料，有着接近内存的性能和具有非易失性的特点，研究人员将其集成到内存层级，称为持久性内存。软件基于持久性内存设计有着一个关键的挑战，就是如何保证原子持久性下仍具有较高的性能。软件保证原子持久性的常用方法是日志，然而日志会带来写放大的问题。本文提出了新的设计LAD，通过利用具有持久性的内存控制器，将事务的更新数据暂存在持久性内存控制器的请求队列中，当提交的时候，再将该队列数据提交到持久性内存中。LAD采用硬件来保证原子持久性，避免使用日志方法，减少了额外的写请求。本文实验部分展示出LAD对比日志方法的性能提升，对轻量事务的负载吞吐量提升较明显，与传统日志方法相比红黑树每事务中写请求减少了25%、吞吐量提升了10.8%，哈希表每事务写请求减少了50%、吞吐量提升了25.3%�

摘 要近年来，家庭服务机器人作为智能机器人的重要应用渐渐进入普通人的视野，而路径规划问题作为研究移动机器人的关键点应得到充分重视。在使用栅格法建立环境地图后，本研究基于传统的遗传算法，对其进行改进后应用于室内机器人的路径规划中。传统的遗传算法产生的可行路径转角过大的问题需要被解决，文中在适应度函数中新增了转向次数参数用来约束转角问题，同时优化了交叉算子和变异算子以达到提高算法运算效率的目的，另外引入了插入算子使初始种群更灵活地产生。最后，将改进的遗传算法同传统遗传算法一并在MATLAB平台进行仿真实验，分析仿真的结果，发现与传统遗传算法相比，改进遗传算法得到的路径长度有缩短但不明显，转角过大问题改善显著同时算法运算效率也有提升。关键词：室内机器人；路径规划；栅格法；�

摘 要人脸识别是近年来深度学习、模式识别等人工智能领域的研究热点之一，是用人的面部特征来进行身份识别，属于计算机视觉研究的范围，以往的人脸识别系统在恶劣条件下进行人脸识别精度不高，本文为了解决这一难题，设计了一个基于卷积神经网络的模糊人脸识别系统，该系统包括人脸图像的获取、人脸图像去模糊、人脸检测、人脸图像预处理、人脸识别五个模块。为了得到比较清晰的人脸图像，本文采用维纳滤波和直方图均衡相结合来去除图像模糊，同时在人脸识别前对图片进行了对齐、裁剪、归一化的预处理。本文搭建的神经网络模型以LeNet-5 网络为基础，将其卷积层的核数量增加到64，同时将5×5的卷积核用两层3×3大小的卷积核替代来减少参数，使用ReLU函数替代Sigmoid函数作为激活函数，利用dropout技术来增加网络泛化能力，使用处�

摘 要再制造是完成资源回收再利用的有效方法，而拆卸是实现再制造的必要步骤。拆卸通常是通过低效率高人工成本的手工工作完成。机器人拆卸的出现，有效地增加了工人的休息时间降低了装配成本，可用于处理大量的报废产品。机器人在拆卸过程中的使用，提高了拆卸过程的灵活性。机器人拆卸面临的主要问题是如何缩短生产周期，因此在执行拆卸任务前，筹划有效的拆卸序列布局具备重要意义，对于整个拆卸过程起着指导作用。对于拆卸序列规划(Disassembly Sequence Planning,DSP)问题的研究是可持续制造研究领域的重中之重，DSP是降低无效拆卸步骤,降低装配成本与环境影响的首要路径。蜜蜂算法(Bee Algorithm，BA)的研究又为利用计算机找出最优拆卸序列提供了可能。本文提出并研究了基于BA的机器人拆卸序列规划，利用拆卸时间和拆卸成本作为准绳�

摘 要随着时代的发展，汽车已经成为了我们日常生活中重要的一部分。也正是因为如此，汽车碰撞也会成为不可避免的一件事。所以减小汽车碰撞造成的损害而进行汽车的结构优化也成为了重要的研究课题.。现在针对某企业正在进行开发的特种车底盘，进行设计、分析和优化，由于要求底盘能够承受住车辆的碰撞碾压，因此需要保证所设计的底盘的结构有着足够强度和刚度。本文主要通过对特种车车底盘进行有限元分析，通过仿真软件完成底盘车碰撞性能及其他各项性能等参数的分析，基于分析结果进行结构优化，以改善底盘车碰撞性能，降低零部件失效风险。首先建立底盘的三维模型，通过研究确定该底盘结构为框架结构，在框架为主体的基础上，通过角钢和螺栓对盖板、底盘、裙边和四角等部位进行连接。其次建立底盘的有限元模型，并对�

摘 要手势识别技术作为近年来人机交互的重要研究方向，被广泛运用于医疗康复、可穿戴设备等领域。并且随着计算机视觉技术的成熟，手势识别也在朝着基于神经网络的无接触方向发展。本文利用YCrCb颜色空间的OTSU肤色分割算法完成手势图像的分割和二值化，并用卷积神经网络对图像特征进行提取，完成模型训练。本文探讨了一种基于YCrCb颜色空间和OTSU的肤色精准分割算法，通过对图像在YCrCb颜色空间下Cr分量的单独OTSU处理，得到肤色分割的最佳阈值，较好地实现了手势区域的分割和二值化。在此基础上，本文建立了一个基于手势二值图的卷积神经网络，通过多层卷积完成手势特征提取，采用最大池化避免模糊化。最后利用PyQt实现图形界面绘制。最终模型取得了不错的识别效果，验证了该算法的可行性。关键词：手势识别；YCrCb颜色空间；OTSU�

摘 要近年来，随着计算机识别技术的不断发展，可以识别事物的特征的产品越来越多，人脸表情识别就是其一。人脸表情识别作为机器识别人类情感的桥梁，可促进人机交互的进一步发展，受到科研人员广泛的关注。本文提出了一种基于主成分分析和支持向量机的表情识别方法。该方法将整个系统分为表情图像预处理、特征提取、识别与分类三个模块，图像预处理模块是将表情数据库图像进行几何归一化和灰度归一化从而提取人脸部分，特征提取模块是利用主成分分析的方法提取出区别不同表情的主要信息，识别与分类模块是建立支持向量机模型，对输入的图像数据或视频数据进行识别分类。本系统可以支持图像识别和摄像头识别两种模式，框出人脸区域，识别出高兴、惊讶、悲伤和平静四种结果，识别率在85%以上。关键词：表情识别；特征提�