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手势识别跟踪一般采用线下训练分类器,不能有效检测跟踪形变的手势,针对手势形变及在窗口的暂时性消失等问题,提出了一种通过线下训练结合线上提取样本对分类器进行训练的检测方法,同时采用跟踪一检测一学习(TLD)的方法不断对跟踪器的结果进行纠正.试验结果表明,本算法对手势形变、短暂消失具有很好的适应性,与TLD算法相比较具有更好的稳定性. 相似文献
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Zig Bee是基于IEEE 802.15.4的低速低耗电的无线网络技术,在目前广泛使用的开放式Linux操作系统上开发使用,首先,应解决ZigBee无线协议在Linux系统中的移植,而其移植的主要技术在于无线网络协议层在Linux系统中的构建。在深入研究IEEE80.15.4/ZigBee网络协议层工作机制和Linux网络子系统协议基础上,设计Linux-Zig Bee网络协议层,分析Zig Bee网络层实现的关键技术。最终,提出在Linux系统中实现Linux-Zig Bee无线网络结构的可靠框架,并进行分析。 相似文献
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抗同步攻击是音频水印领域公开的难题. 相对重心是音频的一个稳定的全局特征量, 对 TSM (Time scale modification)等同步攻击不敏感. 本文提出一种基于相对重心的抗同步攻击的音频水印算法,提出的算法通过量化音频的相对重心生成水印, 生成的水印由混沌序列加密后以量化的方法嵌入载体音频三级小波近似分量均值中. 为了降低同步攻击后同步位置的连续偏移, 水印嵌入提取过程采用了均匀分帧的方法. 实验结果表明提出的算法能抵抗常规信号处理操作, 同时 能抵抗20%的TSM操作(包含音调不变TSM和重采样操作)和 1/10的抖动操作, 有很好的鲁棒性. 相似文献
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以前法院执行法官在外执行公务时遇到突发情况,象被执行人恶意阻挠、暴力抗法等,无法及时有效地向单位领导汇报现场情况,获得及时的后援支持。该文设计的执行警务APP主要是通过移动终端的视频摄像设备来实现的,借助音视频传输、即时沟通、人员定位等功能,指挥长通过该系统实时掌握执行现场信息、人员位置、突发情况等,从而制定出科学有效的支援方案,调警援助并规范现场执行工作。终端视频记录执行现场并进行归档。 相似文献
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在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT);并提出了分布式情况下梯度优化决策树模型实现的优化方法,包括切分点抽样、特征装箱和逐层训练三种,提高了分布式情况下梯度优化决策树训练效率。基于Spark分布式计算平台高效、可靠、弹性可扩展的优势,以及梯度优化决策树模型准确率较高和时间复杂度较低的优点,利用时间特征、道路状况特征以及天气特征等特征参数,建立了DUTP-GBDT模型,实现了实时、准确的交通流预测。通过与GABP、GA-KNN、MSTAR等模型的对比,证明了利用Spark平台,DUTP-GBDT模型在分布式环境下准确率和训练速度方面均有所提高,符合城市交通流预测系统的各项要求。 相似文献
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为解决物联网中传感网络与互联网间协议转换,提出一种基于IEEE 1451标准的物联网网关的体系结构。该体系结构利用IEEE 1451标准的3个子系列:IEEE 1451.0、IEEE 1451.2、IEEE 1451.5,通过AT91SAM9X35微处理器实现网关,解决了物联网网关协议转换问题,使得网关分别具有有线和无线的接入能力。 相似文献
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针对大规模无线传感器网络(WSN)中由于簇首节点分布不合理而导致节点消耗能量过快的问题,设计了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议(HRPNC)。HRPNC结合低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)中的分簇思想,并在分层的基础上对能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议(DEBUC)中竞争半径的算法进行改进,即通过分层机制及竞争机制选取簇首,使簇首节点分布更加合理,有效均衡节点的能量消耗。在Matlab上进行的仿真实验中,HRPNC在生存周期上较LEACH协议与DEBUC协议分别提高了约500轮、300轮;HRPNC的节点平均剩余能量高于LEACH协议与DEBUC协议,节点能量的消耗在生存周期间基本保持较低且平稳的能量消耗;HRPNC较LEACH协议与DEBUC协议在数据包传输总量上分别提高了约300%、130%;在不同仿真环境下,HRPNC的丢包率均比LEACH协议和DEBUC协议低。实验结果表明,HRPNC不仅能有效延长网络的生存周期,提高数据的传输数量与网络的稳定性,并且能有效降低数据传输的丢包率。 相似文献