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图像风格转化在计算机视觉领域广受关注, 其研究目标在于将输入图像利用计算机转化为具有某种特定艺术风格的图像. 线描画作为一种古老的画种, 它通过简单的线条勾勒物体的轮廓, 具有简约、抽象的风格. 本文提出一种基于方向场正则化的线描画生成算法, 该算法由4部分构成: 1)采用非局部平均滤波对输入图像进行预处理; 2)计算输入图像的方向场, 并基于自表示的思想对方向场进行Tikhonov正则化, 为了提高运算速度, 采用Sherman-Morrison-Woodbury公式来对正则化算法进行加速; 3)以正则方向场作为引导, 对预处理图像作高斯差分滤波; 4)根据人类视觉系统的非线性特点, 设计感知阈值(Perceptual thresholding)算法来对高斯差分滤波的结果进行阈值处理, 得到二值化的线描画图像. 仿真实验表明, 该算法可将输入图像转化为线条流畅且能有效表达输入图像主要信息的线描画图像. 相似文献
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基于计算机视觉的车辆检测系统是智能交通系统的基础部分,以实时获取的视频图像为基础,通过计算机视觉的有效算法,可实现对视频中的车辆目标进行位置检测;现有车辆检测算法存在复杂度较高和检测不准确的缺陷;提出了一种基于运动模式分类和运动矢量场滤波的车辆检测算法,在计算复杂度较低的条件下实现了车辆检测,对干扰遮挡和较小目标等情况,有较好的检测效果。 相似文献
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防火墙作为网络安全技术的重要手段,已成为使用最多的网络安全解决方案。在对现有防火墙技术分析的基础上,构建了一种基于Linux嵌入式Iptables的防火墙。Iptables管理工具是一种基于包过滤防火墙工具,利用Iptables工具,通过设置规则,可以实现Linux环境下防火墙的功能。该文是在嵌入式Iptables Netfilter框架下的构建的Iptables策略,用户可以自己编制规则来构建防火墙的过滤策略,使得防火墙具有很好的稳定性与可扩展性。本防火墙包括最基本的包过滤和网络地址转换(NAT)功能,它可以满足小型局域网安全性与网络应用,该文通过玉溪市红塔区农经站防火墙实例介绍了基于Linux嵌入式Netfilter/Iptables的包过滤防火墙的配置过程。 相似文献
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一种基于多Agent的人群仿真多机并行平台研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种针对多Agent人群仿真模型的多机并行平台,该平台利用MPI作为节点间的通讯软件,采用主从模式设计多机并行执行环境。在主控节点中设置结果回收模块与监控模块,通过K-means算法保证执行节点之间的负载均衡,同时以此作为任务分发与调度的依据;在执行节点(从节点)中,则根据主控节点的任务调度执行相关Agent模型,并执行仿真同步与状态信息汇报等任务。实验结果表明,该多机并行平台能够执行基于多Agent的人群仿真模型,能有效地提高仿真的性能,同时具有良好的可扩展性。 相似文献
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项目中的市政道路位于已建城区,历年暴雨期间内涝严重,因改造条件受限,拟仅通过雨水管网改造解决内涝问题.为制定经济合理的管网分期改造方案、准确分析内涝成因、预估不同降雨条件时改造方案的实施效果,项目采用鸿业暴雨排水及低影响开发模拟系统进行模型构建,并采用传统推理公式计算法辅助分析.通过软件模拟对现状管网重现期进行评估;对近期管网改造方案在10年一遇、20年一遇、50年一遇降雨条件时的道路积水情况模拟,以验证近期改造效果;通过反复试算最终确定了50年一遇内涝设计标准下的管网改造方案.项目采用鸿业暴雨排水及低影响开发模拟系统辅助方案设计,利用其超标重现期下内涝设计的功能,软件操作以AutoCAD为平台,避免了软件输入数据的处理、转换以及软件模块间的外部耦合,操作过程简单、模型构建时间短.与传统推理公式法计算相比,优化了管道管径,由于该软件目前较少应用于超标重现期下的道路内涝整治设计,可为类似内涝整治工程提供技术参考,且对数学模型法的推广应用具有非常重要的意义. 相似文献
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智能软开关(soft open point, SOP)的应用使得多供区电网联合运行成为新趋势。针对含多端SOP柔性互联配电网的供电恢复问题,提出一种基于SOP和网络重构联合恢复供电的策略。在目标函数中考虑经济性与供电恢复效果,建立以总恢复负荷加权值最大、非失电供区负荷均衡指数最小和网络损耗最小为目标函数的供电恢复优化模型,并采用改进粒子群和二阶锥规划的混合优化算法求解网络重构方案与三端口智能软开关的功率转供供电恢复方案。以三端口智能软开关互联 3 个 IEEE33 节点网络为算例进行分析验证,结果表明,所提模型不仅能实现失电供区的最大恢复供电,还能保证非故障供区间的负荷均衡。 相似文献
80.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献