基于 A* 算法与自适应分片的大规模最优路径规划

路径规划引擎是在线地图系统中一个至关重要的部分,静态路径规划算法是重中之重。现有的对A*算法的改进主要是通过预处理算法,对路网数据进行静态分层预处理,其效率过低。文章提出了一种自适应分层的思想,同时对A*算法的启发式函数进行改进,引入了方向引导函数,使得A*算法在日常路网上的可用性有了较大的提高。实际的路网实验表明,提出的算法的搜索效率、效果均优于同类算法,与标准层次A*算法相比,文章算法的搜索空间降低为原来的42%,搜索时间仅为原来的13%。     

基于空间几何结构的特征跟踪算法

针对传统的基于标记的增强现实系统场景受限等缺点,提出一种基于特征空间几何结构的无标记跟踪算法。在传统的金字塔Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪算法基础上,通过建立图像的多尺度空间模型并在多尺度空间模型中对图像进行实时跟踪,同时根据图像特征间特有的空间几何结构信息优选跟踪特征点,解决了在多尺度变化情况下视频图像特征跟踪稳定性问题。实验结果表明,提出的跟踪算法在给定的数据库上性能高效稳定,与同类跟踪算法相比跟踪精度大幅提高,每帧重投影错误率均小于1像素,保持在亚像素级别。     

基于词频统计特征和 GVP 的大规模图像检索算法研究

针对传统的GVP(Geometry-Preserving Visual Phrases)图像检索算法计算量大、时间复杂度高且不适合处理大规模图像检索等缺点,文章提出了FSF-GVP(Frequency Statistics Feature-Geometry-Preserving Visual Phrases)算法,该方法将词频统计特征和GVP算法相结合,使用GVP排序算法对词频特征统计后的相似结果集进行排序,忽略不相似结果集,极大地提高了检索效率。实验结果表明,FSF-GVP在保证检索准确性的前提下,提高了检索效率,适用于实时大规模图像检索。     

Web服务组合中非确定性特征交互的Petri网检测

针对Web服务组合中出现的非确定性特征交互的检测问题，采用有色Token表示服务特征信息，建立了Web服务组合的有色Petri网模型。并在此模型的基础上，对非确定性特征交互问题进行了形式化定义。根据问题的规模不同，利用有色Petri网的可达树穷尽搜索法和P-不变量法，设计了两个Web服务组合的非确定性特征交互的检测算法。仿真结果表明，这两个算法在不同问题规模中是正确、有效的。