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车联网的提出为智能交通的研究提供了新的交通信息收集技术.针对短时交通中车辆的路网行程时间估计问题,提出了基于N阶近邻的隐马尔科夫模型,利用马尔科夫性质来解决道路行程时间的前后关联性问题,同时考虑不同道路的异构性构建了N阶近邻路网模型来模拟路网间的交互影响.针对短时交通中实时数据更新的问题,提出基于道路关联性算法,并结合车联网的采集技术给出了迭代更新模型的方法.实验表明,本文提出的方法在短时交通车辆行程时间预测中精度较高,能够在车辆行进中做出实时预测. 相似文献
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基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对林火与相似目标很难区分的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类新方法。采用无监督的特征学习算法稀疏自编码从无标签图像小块中学习特征参数,完成深度神经网络的训练;利用学习到的特征从原始大小分类图像中提取特征并卷积和均值池化特征;对卷积和池化后的特征采用softmax回归来训练最终softmax分类器。实验结果表明,跟传统的BP神经网络相比,新方法能够更有效区分林火与红旗、红叶等类似物体。 相似文献
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针对多亏格曲面参数化变形较大、运算复杂度高的问题,提出一种改进的基于全纯1-形式的全局参数化方法。该方法以参数化的梯度场为出发点,采用更快速的同调群和上同调群计算方法。首先,利用简化的割图法计算曲面的同调群以确定其拓扑结构;其次,定义特定的调和函数计算闭合1-形式来构造由梯度场形成的线性空间的上同调群;然后,最小化调和能量将上同调群扩散为调和1-形式;最后,线性组合调和1-形式构造出全纯1-形式并在基本域上积分即得到参数化。由上同调群、同调群相关理论分析表明,该方法所得参数化是一种全局的、边界自由的共形映射。基于多组高亏格模型的实验证明,与原有基于全纯1-形式的全局参数化算法相比,本算法视觉效果更好,平均误差更小,运算效率更高。 相似文献
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无线传感器网络中,节点定位技术是该领域内的核心技术之一。为解决传统质心定位算法中存在的定位精
确度较低的问题,在划分无线传感器网络的基础上,提出了一种将RSSI测量方法与传统质心算法相结合的改进算
法。该算法采用将接收到的RSSI值与网络划分区域相结合的方法,构成未知节点的佑计区域从而进行节点定位。仿
真实现表明,该算法定位误差较传统质心算法有明显提高。 相似文献
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AES(高级加密标准)是为了取代旧的DES(数据加密标准)而制定的,它具有更高的安全性能。本文简要阐述了AES算法,并为适应信息安全领域中音视频高速数据流所需的实时、现场和透明加密的要求,探讨了AES算法的优化问题。最后,本文给出了优化AES在DSP中的具体实现。 相似文献
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该文分析了基于超声波测距的室内停车场智能管理系统存在的实际问题,阐述并给出了实现超声波车位检测及数据传输方式,并对该系统的实际可行性进行了研究和探讨。 相似文献
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采用非量化的局部特征设计出一个稳健的纹理描述符,以便增强旋转和尺度变化时纹理分类的鲁棒性。首先,引入了局部特征的旋转对称性的概念,提出了一种新颖的局部特征来描述纹理的旋转不变特性。为了处理剧烈的旋转、尺度等变化,利用费舍尔向量编码方法对纹理特征量进行多尺度分析,在不增加局部特征维度的同时又能结合尺度信息,由此产生的局部特征对旋转、灰度变化都有较强的鲁棒性。实验结果表明,所提方法的评估结果在许多数据集上都远远超过了现有最优算法,大大提高了纹理分类的精度。 相似文献