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现有的深度神经网络预测模型主要是通过学习单一高度下的雷达回波图像序列的特征预测未来时间段回波序列.然而,这种模型并不能直接预测目标站点未来一段时间内的降水量.鉴于此,提出了一种基于卷积门循环单元(Con-volutional Gated Recurrent Unit,ConvGRU)神经网络的临近降水预报模型.对目标站点不同高度的雷达回波图像做卷积,同一高度的卷积图像通过GRU(Gated Recurrent Unit)学习云团运动过程中的时序特征,将不同高度时序图像的学习特征聚合到全连接层中进行训练,输出目标站点未来1h~2h的降水量.实验分析表明,该模型在未来1h~2h的降水预报中取得了较好的预报精度. 相似文献
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为了减少带有路面信息的建筑物图像的拼接中产生的图像失真并提高拼接速度,基于局部变形方法并结合建筑物和路面纹理信息的不同提出了三次投影变换图像拼接方法。该方法根据图像内容将图像分割成不同子图像,然后拼接图像内容相同的子图像,最后实施总体拼接。为了改善当前全局投影变换带来的图像形状失真或扭曲问题,整个拼接过程采用三次局部的透视投影图像变换方法。由于是在传统的透视投影变换的基础上基于图像内容分割后再拼接,故拼接结果比传统方法更精确、更真实。实验结果表明:采用提出的图像拼接方法克服了路面部分纹理信息过少导致图像失真的缺陷,拼接速度比相关拼接方法提高了20%~40%。该方法能快速得到清晰无缝的拼接图像,基本满足拼接速度快、真实度高的要求。 相似文献
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针对分布式工作流管理系统中的资源搜索问题,提出一种新的搜索策略。该方法利用聚类算法将网分簇管理,使得查找过程中的逻辑拓扑和物理拓扑相互匹配,在此基础上采用结合了兴趣度的蚁群算法提供查找线索。实验表明,该方法提高了工作流引擎服务的整体响应时间,在查找成功率、平均响应时间和平均消息数上较泛洪查找和传统蚁群算法都更具优势。 相似文献
4.
介绍一种应用于视频监控系统的混合内容分发网络HyCDN.该网络结合了CDN和P2P的互补优势,将P2P扩展性强的优点结合到稳定的CDN架构中.混合网络的域间利用边缘服务器相对稳定的特点结合了P2P应用层组播的树型分发技术;混合网络域内的逻辑拓扑的构造则是糅合了P2P树状拓扑和随机拓扑的特点,改善了节点动态性引发的问题并降低终端用户观看视频的延迟.文章详细阐述了在混合网域间和域内的技术思路和处理流程以及缓冲区的管理技术.利用仿真实验对系统的有效性进行分析.实验表明,该网络既克服了树状拓扑结构中节点动态性带来的数据传输延迟大的缺点,又较随机拓扑结构减少了控制开销. 相似文献
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为实现图像在空间分割和频率操作的对称展开,树中的所有节点需要频率展开和空间分割,为此,发展了M可分频率展开方法,并将它与冗余的空间和频率树结合以实现图像的自适应分析与压缩,对比实验表明,图像的对称展开的编码质量比较像的非对称展开的编码质量好。 相似文献
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刘传才 《小型微型计算机系统》2003,24(3):474-479
基于Daubechies 5-3旋转小波,本文提出了一种无损图像压缩新算法,这一工作证实了小波压缩的如下问题,小波压缩具有与JPEG那样快的运行速度,在不改变变换系数的条件下,采用序贯处理方法能急剧地减小存储器的需要量,能用小波实现图像的无损压缩,对比实验表明,这种快速,有效的无损图像压缩技术比标准的JBIG和无损的JPEG性能要优越。 相似文献
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一种基于PKI的新型防火墙模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文首先对安全认证在防火墙系统中的重要性以及PKI综合安全服务体系作了简要说明。接着,针对防火墙中原有认证方法的不足,结合目前国内外对新型防火墙安全认证方面的新要求,提出了基于PKI安全认证方法在防火墙系统中的设计模型。 相似文献
9.
多个自主机器人的协作策略研究 总被引:3,自引:0,他引:3
1引言多Agent系统是DAI的一个重要分枝,它越来越引起人们的兴趣和关注.但由于缺乏合适的分析工具,目前所研制的多Agent系统大都是经验性的[”’].即使有一些关于多Agent的理论工具,但因太过于一般而很难在实际中发挥作用‘’].多个自主机器人的协作系统是一种典型的分布式多Agent系统,其协作为DAI提供了很好的实验床[‘].此问题很复杂,为了简化研究,本文仪研究两个自主机器人的协作问题.2机器人的协作21机器人协作的几个阶段协作的多个机器人作为整体要完成预定的任务,就必须具备协作决策的能力,而协作以结构方式进行… 相似文献
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基于多项流形的黎曼几何,提出一个在矩阵流形框架下度量颜色共生矩阵信息差异并将其应用于目标识别的新方法。对于给定的颜色量化水平和每个像素局部邻域,该方法将一幅彩色图像的任意两个颜色通道中共生的颜色建模为一个潜在的多项分布的概率实现。通过基于紧化的共生频率嵌入,可将每幅图像等同为一个积矩阵流形上的一点,其中每个因子流形被赋予了从对应的多项流形上诱导的Fisher信息距离度量。对于一个识别任务,测试样本与训练样本间的匹配通过先在每个因子流形上使用最近邻分类器进行标签预测然后在积流形上进行多数投票完成。在GT彩色人脸库和COIL-100目标库上获得的出色的识别效果验证了该方法的有效性。 相似文献