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为提高节点定位精度并减少能量耗费,提出一种基于航拍图像处理的节点识别与定位算法.该算法主要思想是将基于深度学习模型的图像识别技术应用到节点识别与定位中.首先通过一个携带GPS的航拍器在节点部署区域自主采集节点图像,利用图像识别技术精确识别定位航拍器所拍摄节点,然后利用贝叶斯平均模型为已识别节点匹配节点编号.最后,将被定位节点升级为锚节点,结合经典定位算法确定未被拍摄的节点位置.通过大量的仿真证明了该算法的有效性.此外,利用25 Micaz节点和一个航拍器进行了实验,实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性、扩展性及定位精度,与传统定位算法相比定位精度提高约10%~30%. 相似文献
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为了解决目前Web服务集群存在的问题,提出了一个双层分配器负载平衡模型。在确定了负载指标的基础上,给出了该模型的负载平衡算法。并就服务器迅速过载问题和容错性问题提出了初步的解决方案。最后,对模型的性能进行了测试,结果表明模型达到了较好的负载平衡。 相似文献
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吸烟检测已成为公共场所禁烟的重要措施,基于视频图像的吸烟动作识别已广泛用于吸烟检测中。使用深度学习的方法进行图像处理,需要大量数据集训练模型。现有的吸烟动作识别方法的准确率和实时性不够理想,且多只针对一个人进行动作识别。为解决这些问题,提出了一种通过检测周期性动作来识别多人吸烟动作的方法。在进行了大量的实验后发现吸烟行为是有节奏和周期性的,对此具体分析了吸烟行为的周期性并制定了吸烟行为规范;利用人体关节点信息,关注关节点的运动轨迹,检测运动轨迹是否符合周期性规律从而实现吸烟动作识别;同时跟踪多人关节点的信息,以实现多个人实时吸烟行为的识别。实验结果表明,该方法可以达到91%的准确率,在各种情况下都可以保持较高准确率和鲁棒性。 相似文献
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