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孟煜: 作品数：15 被引量：56H指数：4; 供职机构：东北大学计算机科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

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基于多传感器协同处理的智能视觉跟踪轮式机器人的控制方法: 基于多传感器的智能视觉跟踪轮式机器人及其控制方法，包括机器人本体和机器人控制台；机器人本体包括四轮驱动车底盘、摄像头、车灯、通信模块、控制模块、传感器模块和动力模块；传感器模块包括温度传感器、烟雾传感器、光线传感器和测距...; 曲海成孟煜刘万军; 文献传递

多线程遥感影像实时渐进传输被引量：2: 2014年; 目的针对异构网络环境下,不同终端用户对遥感影像质量的不同需求而导致的影像数据量过大、传输及显示延迟过长等问题,提出一种在线压缩—实时传输—实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。方法模型采用多线程流水线同步处理的加速算法,将基于质量渐进压缩的SPIHT算法与多线程流水线技术相结合,在VC++环境下,将遥感影像在线压缩成码流,在压缩的同时,启动多线程采用Socket信道对压缩码流实时发送,客户端收到码流后,利用多线程实时解压缩并显示。通过采用多线程技术,使得压缩、传输和解压缩同步进行,从而减少了整体处理时间。结果实验结果表明,提出的实时压缩渐进传输模型,在不影响影像质量的前提下,算法处理速度提高近2倍。每个渐进分层影像与原影像的相似度比多分辨率渐进压缩分层影像与原影像的相似度平均增加20%。结论该模型有效地解决了遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步问题,从而提高了渐进传输效率。与多分辨率渐进传输比较,此渐进传输模型具有更好的视觉效果。; 刘万军孟煜曲海成石翠萍; 关键词：遥感影像 SPIHT编码

基于多尺度的多线程遥感影像渐进传输模型: 2014年; 为满足异构网络环境下不同终端用户对遥感影像质量的各种需求,提出一种离线压缩-实时传输-实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。采用多线程流水线同步处理的加速算法,解决遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步而导致的相互等待问题,以提高渐进传输效率。引入JPEG2000多分辨率影像压缩算法,提高压缩比,减少传输流量,从而减轻网络传输负担。实验结果表明,与传统的影像渐进传输模型相比,该模型在不影响影像质量的前提下,处理速度提高近2倍,具有更好的压缩与加速效果。; 刘万军孟煜曲海成石翠萍; 关键词：遥感影像多分辨率图像压缩

检测区域动态调整的TLD目标跟踪算法被引量：4: 2015年; 针对经典跟踪-学习-检测（TLD）目标跟踪算法由于检测区域过大而导致的检测时间过长及对相似目标跟踪处理效果不理想的问题,提出一种检测区域可动态自适应调整的方法——TLD-DO。该方法利用两次Kalman滤波加速度矫正预测的检测区域优化算法DKF,通过缩小TLD检测器检测范围,以达到在跟踪精度略有提升的情况下提高跟踪速度的目的;同时此方法可排除画面内相似目标的干扰,提高在含有相似目标的复杂背景下目标跟踪的准确性。实验结果表明：TLD-DO算法在处理不同视频与跟踪目标时,检测速度有1.31-3.19倍提升;对含有相似目标干扰情况下,跟踪效果明显优于原TLD算法;对目标抖动及失真情况有较高的鲁棒性。; 曲海成单晓晨孟煜刘万军; 关键词：目标跟踪 KALMAN滤波

基于改进蚁群算法的服务器集群资源调度研究被引量：8: 2016年; 提出一种基于蚁群算法的服务器集群资源调度算法.该算法引入等待因子的概念,采用等待因子动态选取服务器资源,提高了集群系统的整体性能.仿真实验结果表明,改进的蚁群算法优于其他负载均衡算法,使服务器集群系统负载更加均衡,整个集群系统的资源得到了充分的利用.; 刘万军王晓宇曲海成孟煜; 关键词：服务器集群蚁群算法负载均衡资源调度

基于端元子集优选的高光谱解混算法研究被引量：1: 2016年; 针对采用最大体积单体MVS(Maximization Volume Simplex)端元提取算法进行端元初选时存在相似端元光谱问题,提出一种光谱信息散度SID(Spectral Information Divergence)和光谱梯度角SGA(Spectral Gradient Angle)相结合以区分两个相似端元光谱的方法。该方法对经过端元初选之后的端元子集进行端元的二次选择,采用以SID_SG作为最相似端元选择的判据,除去相似端元,降低相似端元对解混精度的影响,利用全约束最小二乘法进行丰度估计。实验结果表明,提出的优化方法与传统方法相比,提高了端元的选择精度,重构影像与原始影像之间的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)也有所降低,分布更加均匀。该方法对高光谱遥感影像进行深度解译具有十分重要的意义。; 刘万军杨秀红曲海成孟煜姜庆玲

基于蚁群算法的遥感影像传输资源调度方法被引量：3: 2014年; 针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高。仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高。; 刘万军王晓宇曲海成孟煜姜庆玲; 关键词：遥感资源调度蚁群优化算法资源利用率

云计算环境下云服务用户并发量的区间预测模型被引量：8: 2017年; 云计算环境下服务用户并发量的预测是云环境自适应资源调整的重要依据,但传统的单值预测所包含的信息量过少,受并发量不确定性影响明显,所以其不足以支持完备的自适应调整策略制定,因而会引发过多无效的调整动作.针对上述问题,该文提出一种云服务用户并发量区间预测模型,通过预测并发量的区间量化其不确定性.该模型利用梯度下降粒子群优化的支持向量机作为主要预测方法.为了更有效地预测不同类型的并发量,提出了一种基于自相关系数以及功率谱分析的AC-PS并发量特征判定规则,并针对不同特征并发量采取不同的区间构造方法.该文通过一个实例分析该区间预测模型对解决自适应资源调整无效问题的有效性,最后利用对比实验验证预测区间的准确性.结果表明,相对于其它方法文中提出的区间预测模型对各类并发量数据的预测精度均达92%以上,其预测效率有76.11%~96.15%的提升,因此提出的并发量区间预测方法能够为避免自适应资源调整无效问题提供可靠支撑.; 孟煜张斌郭军闫永明; 关键词：云服务区间预测资源调整

代谢模型与LK算法结合的目标跟踪研究: 2015年; 针对复杂环境下遮挡和视角变化导致目标跟踪漂移问题,提出一种新的目标代谢模型,并结合LK(Lucas-Kanade)图像配准方法,通过二阶段递进的跟踪方式,实现目标复杂运动状态下的有效跟踪。二阶段分别使用代谢模型中的动态模板和准静态模板进行跟踪,实时更新动态模板的同时,周期性更新准静态模板,利用目标运动信息与模板变化信息之间的关系,实现对目标新旧特征的代谢更新。实验结果表明,该算法有效解决了模型更新带来的跟踪漂移问题,具有较好的鲁棒性和实时性。; 刘万军李金泽姜文涛孟煜杨笑; 关键词：代谢模型 LK 目标跟踪

检测区域自适应调整的TLD多目标跟踪算法被引量：3: 2017年; 传统的TLD目标跟踪算法由于检测区域过大导致检测时间过长,并对相似目标跟踪效果不理想且只能对单个目标快速跟踪.针对这些问题,利用双Kalman滤波加速预测的DKF检测区域优化算法构造了一种检测区域可自适应调整的多目标跟踪算法——TLD-DOMO算法.TLD-DOMO算法的多目标检测器可对各目标的潜在运动范围进行预测,使其检测区域的大小及位置自适应地调整至最佳状态,以此提升对多目标跟踪的精度及效率.此外,该方法可有效地降低多目标间的相互干扰,支持对多相似目标的同时跟踪.实验结果表明:TLD-DOMO算法在对各测试视频的多目标跟踪中,跟踪速度均有提升,加速比为1.55~2.94倍;在多相似目标跟踪中,对各目标的检测与识别效果优于原TLD算法.; 孟煜张斌; 关键词：目标跟踪多目标

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