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1.
视频传感器网络中无盲区监视优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对监控区域存在障碍物的情况,从无线视频传感节点的有向感知特性出发,讨论了视频传感器网络覆盖效果与监控区域之间的相互关系.在此基础上,定义了视频传感器网络的无盲区覆盖模型.基于虚拟势场的工作原理,提出了一种适用于无盲区覆盖模型的覆盖率动态优化算法PFOFSA(potential field based occlusion-free surveillance algorithm).设计了PFOFSA中虚拟力的相互作用方法与监控节点运动规则,通过监控区域、重叠区域和遮挡区域之间的相互作用,逐步消除网络中的感知重叠区和盲区,优化视频无线传感器网络的覆盖率.最后,通过一系列的仿真实验分析了不同监控区域参数对PFOFSA算法的影响,验证了算法的有效性.  相似文献   
2.
提出了一种鲁棒的快速角点检测算法,以解决现有基于点到弦距离累加的角点检测算法存在的缺陷,即角点定位低、算法时间复杂度高等问题。该算法结合了‘单尺度’和‘多尺度’的优势,首先在‘单尺度’下获取候选角点集合,保留了邻近角点,并使得后续计算量大大降低,然后在‘多尺度’下计算候选角点的特征值,使之有效地去除伪角点。实验表明,所提算法的时间复杂度降低了,并且保持了算法的鲁棒性,角点定位精度也得到了提升。  相似文献   
3.
在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE 3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
4.
基于Profibus-DP的远程数控系统通讯研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了实现数控设备的远程控制,在研究网络化远程数控系统3种主要的联网方式和Profibus协议的基础上,设计了一套基于Profibus—DP网络的远程数控系统通讯方案,该系统可以控制多个数控终端设备的生产运行及模拟工业现场加工。实验结果表明,通过将安装有Profibus模块的工控机连入网络中,各终端设备可以通过网络实现远程控制,有利于提高生产自动化程度、生产效率和安全性。  相似文献   
5.
具有数据流和视频流的Internet的远程控制系统   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
提出了基于Internet的远程控制系统方案,能够在异地控制被控对象,通过数据流和视频流监控对象的运行状况。介绍了其硬件系统和软件系统的构成,讨论了远程控制系统中采用的通信技术。实验结果表明了该系统的可靠性和较高的实用价值。  相似文献   
6.
基于分布式人工智能的思想,将多Agent理论引入到广域网的远程监控系统中,扩展了传统意义上的分布式远程监控系统,使其能够运行于一个动态的、实时的、不确定的开放式网络环境中。指出了广域网远程监控系统的优势和存在的问题,提出了一种远程监控系统的Agent体系结构,分析了MAS理论在远程监控系统中的可实现性和MAS环境特性;研究了监控系统监控单元的自治、通讯和合作机制,及其Agent状态的全局可靠性和监控信息时序的可靠性。  相似文献   
7.
针对第三方物流中的数据交换效率低、安全性能差等弊端,研制基于全球统一电子商务标准ebXML(Electronic Business using eXtensible Markup Language)的数据交换平台.该平台的流程分注册、查询、协商、业务等四阶段,以ebXML中的CPPA(Collaboration-Protocol Profile and Agreement)规范为基础,制定数据交换格式以及规范了与异构系统间的数据交换流程.本平台现已运行实施在某第三方物流企业中,系统性能稳定可靠.  相似文献   
8.
覆盖采样作为无线传感器网络领域的一个基本问题,已经得到了广泛研究。但是目前研究大多只考虑空间覆盖性和网络生存周期等因素,并没有从实用的角度考虑覆盖区域的时空域覆盖特性。本文以综合考虑空间域和时间域为研究视角,提出了一种新型的以应用为导向的覆盖率指数,研究了一种基于时空联合性的无线传感网覆盖采样机制。最后通过时空覆盖率与事件侦测率指标两个指标进行了验证。  相似文献   
9.
结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i) 引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii) 通过张量型降维思想对输入样本进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的信息压缩率;iii) 随着训练样本量的变化,可采用基于零空间分析的求解方法和传统的直接迭代更新计算方法。通过ORL、Yale和ExYaleB 3个人脸数据库验证了所提算法的性能。  相似文献   
10.
由于缺少对数据结构信息的考虑,现有的域描述型单类分类器得到的支撑面往往是次优解。因此,以支持向量数据描述((SVDD)算法为基础,通过一种简易的形式引入数据亲和因子以保持样本局部特性,提出保局性数据域描述分类器(LPDD),使成簇的数据作用被强化,而呈零星分布的数据影响力被削弱,引导分类支撑面自动靠近数据高密区而提高算法性能。此外,为适应大样本应用场合,采用序列最小优化算法进行模型参数调整。实验证明,所提算法无论在训练速率还是在分类性能上都优于SVDD。  相似文献   
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