简介:通过风洞实验研究垂直于来流悬挂的构树叶在0~25m/s风速段的形态重构现象.根据构树叶分裂情况将其分成心形、单侧分裂、双侧分裂3种。迎风面正、反面各半.存实验风速段内,构树叶存存3类形态(飞翼形、锥形、薄三角翼形),主要有3种卷缩方式(U形、刨形和万形).统计数据表明,树叶分裂情况会在发生概率上影响重构的形态和卷缩方式,但不会从根本上决定某一形态或卷缩方式的出现.与正面迎风比较,反面迎风的失稳重构次数减少,气动性能更佳.叶片角在风速小于6m/s时随风速增加锐减,然后变化速度减缓。最后风速大于14m/s后在0°附近几乎不变;随着雷诺数增加,构树叶的阻力系数减小,最后稳定于0.05附近.
简介:血迹形态分析属于法医学专业领域,在犯罪现场重建中发挥着重要作用。本文介绍了一起交通事故案例的研究分析过程,在本案例中,交通事故调查人员利用血迹形态分析,明确了法定证据鉴定人员和法医生物学部门分别出具的鉴定报告之间存在差异的原因。此案例是一起一死一伤的翻车事故,一位男性受害者当场死亡,一位女性受害者在事故中受伤。事故车辆翻车时,两人均被甩出车外,从初步的观察中难以确定交通事故发生时哪位受害者正在驾驶汽车。根据对汽车的初步检查结果及死者的受伤情况,法医认为,事故发生时男性受害者在驾驶汽车。但通过对从驾驶人座椅上提取的血液进行DNA分析,发现该血样与女性受害者的血液相匹配,表明事故发生时女性受害者可能是驾驶人。在这种情况下,法医对驾驶入座位上的血迹形态进行了分析,最终帮助调查人员准确判定了事故发生时的驾驶人。本案例研究强调了血迹形态分析在道路交通事故重建中的重要性。
简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.