一种改进的夜间车牌定位和字符分割算法

针对传统的车牌定位算法对夜间车牌图像定位效果差的缺点,提出了基于支持向量机的定位方法;针对夜间车牌图像的灰度分布不均匀的缺点,采用局部二值拟合模型方法进行字符分割。实验结果证明该方法定位精确,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像,定位方法均有效,并且提供了准确的光滑闭合边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高。     

支持处理移动实时只读事务的更新分发协议

研究了移动实时计算环境下更新分发的问题,提出了混合前向多版本数据广播方案,该方案在保证事务一致性的同时满足了数据和事务本身的定时约束,模拟实验表明该方案能够有效地降低事务错过率和提高数据流行性。     

移动分布式实时事务实时原子提交

形式地给出了移动分布式实时事务实时原子提交协议的定义,在此基础上提出了适合于移动分布式实时事务的实时原子提交协议：一阶段实时原子提交协议(1PRACP)。1PRACP通过参与者与协调者的一次消息交换,在一个阶段完成移动分布式实时事务提交活动;结合超时恢复处理协议,1PRACP能避免由于站点故障或网络通信链路故障而导致的阻塞。对1PRACP进行了性能比较和评测,显示了它在各方面的优越性。     

基于HSV的夜间车牌识别算法

本算法利用HSV颜色模型能根据夜间车辆图像特征,很好地将车牌区域与车灯及其形成的光束和道路上的车道线等大量噪声分离开来,将饱和度较高但不符合车牌颜色特征的区域剔除;将传统算法中字符分割采用的最大最小优化熵[1]阈值分割法以及字符区域的前景、背景分布等方面提出了改进。实验结果证明该方法实现简单快捷,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像,定位方法均有效,有效降低了单个字符之间的粘连和孤立噪声点,系统的识别准确率高。     

位置敏感哈希函数数据结构的概率分析

对于高维空间的近邻查找问题，位置敏感哈希（LSH）在查询代价和磁盘空间利用上有着出色表现。在传统分析模型下，LSH被视作随机算法，唯一不确定因素就是哈希函数的选择。研究中将这种模型下得到的碰撞概率称为基于哈希函数的碰撞概率。在本文中，使用了不同的分析模型对LSH作了理论分析。此工作的出发点有2个：1）在现有的分析模型下，用户为了达到理论的效果，必须对每个查询点产生随机的数据结构，这在实际应用中是不现实的。2）用户所关心的性能指标是随机查询点在一个数据结构上的期望碰撞概率。基于此，本篇论文即推导了在汉明距离下，随机点对在任意单个哈希函数上的碰撞概率。研究将此模型下推导出的碰撞概率称为基于随机查询的碰撞概率。同时也一并证明了在汉明空间中，2种碰撞概率完全相同。     

移动计算系统中位置数据库组织

移动计算系统中移动用户的位置信息管理是非常重要的问题。目前,商用移动通信系统采用两层结构组织的位置数据库管理移动用户位置信息。由于其可扩展性较差,人们提出把位置数据库组织成树状的层次结构来管理移动用户位置信息。不同移动单元的位置数据库组织对移动用户位置管理代价有很大影响,本文考虑到不同移动单元中移动用户的移动模式特点,基于集合覆盖理论,设计实现了一个启发算法来对位置数据库进行组织,减少了位置管理的代价。实验显示,该位置数据库聚簇显著减少了位置更新的代价。     

分布式实时数据库并发控制

在集中式实时数据库中，事务并发控制一般采用基于优先级的事务重启或优先级继承．在分布式实时数据库中，由于一个主事务的各参与事务可能分布在多个节点上，事务重启一方面会造成系统资源的极大浪费，另一方面又会加大网络传输的负担．而在优先级继承策略中，被阻塞的高优先级事务的执行完全依赖于阻塞它的低优先级事务，在分布式环境中，事务的执行具有更多的不可确定的因素，这就很难保证被阻塞事务的截止期．本文提出了一种基于数据多映像的并发控制协议，事务因访问数据而形成不同的依赖关系，改变高优先级事务和低优先级事务的依赖关系从而更有利于高优先级事务而又不矢折或阻塞其他事务，从而大大提高事务执行的并发度，更好地满足实时事务的截止期．     

Markov控制转换多模块软件可靠性测评方法

针对软件多模块化发展的趋势以及当前软件可靠性测评把软件当成一个整块进行处理的缺点,本文提供了一种Markov控制转换多模块软件的可靠性测评方法.方法的主要思想包括建立基于软件体系结构的可靠性模型,并依据该模型把系统级的可靠性指标优化分配到模块级,实现在模块级对整个软件系统可靠性的监控,并在系统级的测评中进行确认.文中针对系统级测评缺少失效数据的情况,重点阐述了如何基于最大熵原理求解系统可靠性参数分布函数,以实现对系统可靠性指标的验证.     

数据广播环境下实时查询处理

现有的实时数据广播研究中,只考虑了具有截止期约束的单个数据请求的调度问题,而支持实时查询处理的数据广播技术尚未得到足够的关注。该文研究在on-demand数据广播环境下,如何有效地处理实时查询问题,提出一种新的数据调度算法(QSA)。通过仿真实验与目前最为有效的数据请求调度算法SIN进行了比较,结果显示QSA具有更低的错过截止期比率,在最好的情况下,QSA比SIN降低了17.45%。     

支持移动合作实时事务的一种新的协同检验点算法

现有的协同检验点方法在移动环境中会带来较大的检验点过程延时 ,不能很好地支持实时事务处理 .提出了一种新的协同并行检验点方法 ,在正常的消息传输过程中 ,通过一点额外的带宽传送事务间检验点依赖关系 ;在某一事务记检验点时 ,尽可能地同时通知相关的事务记检验点 .实验表明 ,该算法对网络带宽没有明显的增加 ,而能大大降低事务记检验点的延时 ,使系统中超截止期的事务比例大大降低