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针对传统帧差法和背景差分法对运动对象检测不准确等不足,提出了一种自适应背景筛选的运动对象检测算法。该算法在采用帧差法构建的背景中标注出原图存在运动对象的区域,筛选当前运动对象区域未被标注且距当前时刻最近的背景与当前帧进行差分,从而提取前景运动目标。与帧差背景结合方法相比,该方法能更好解决因运动对象静止后融入背景建模而导致的检测对象不准确问题,且算法简单,易于实现,满足实时监控要求。实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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研究从"谁保护,谁受益"、"谁使用,谁付费"、"谁污染,谁负责"的角度出发,综合考虑生态保护总成本法、水资源价值法和水质补偿赔偿法的优点,确立了基于水量、水质修正系数的饮用水源保护区生态补偿标准核算方法,并以杨木水库为例估算了用水地区对杨木水库生活饮用水源保护区所在地的生态补偿额度:16 746.06万元/年,即用水地区每年向水源保护区所在地支付16 746.06万元作为生态补偿资金。所建核算方法避免了传统方法仅考虑单一因素的计算,较为全面的反映生活饮用水源保护区生态补偿的实际情况,对生态补偿机制的建立具有一定参考作用。 相似文献
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面对“人-机-物”超融合与万物智能互联远景的现实需求,联邦算力网络充分发挥联邦学习等分布式智能技术的数据聚合优势以及“信息高铁(低熵算力网)”的计算协同优势,高效利用网络中泛在离散部署的海量数据与算力资源,从而最大化满足多种高性能、智能化计算任务需求瓶颈.同时,为建立用户泛在协作计算过程中的全生命周期安全保障和对联邦算力网络的互信任基础,差分隐私等隐私计算技术的引入成为基础性需求之一.因此,在用户自身安全和隐私不受模型逆转、梯度泄露等新兴攻击威胁的前提下,如何对大量的个性化参与用户进行有效激励,促使其积极参与并真实共享本地数据和算力,是实现联邦算力任务实际部署的关键步骤之一.然而,当前联邦算力网络的激励机制大多主要侧重于用户数据评估与公平性等计算性能相关指标研究,缺少对用户隐私需求的关注,无法有效规约隐私噪声注入过程.边缘算力节点出于自身利益考量,往往夸大隐私预算需求,造成严重的冗余精度损失.针对这一问题,本文基于改进的斯塔克伯格主从博弈模型,提出一种面向联邦算力网络的隐私计算自适应激励方法,通过两阶段的动态博弈根据分布式计算过程中隐私注入尺度进行差异化定价激励.基于反向归纳法,参与用... 相似文献
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基于YUV空间码本模型的运动检测 总被引:1,自引:0,他引:1
以YUV空间码本模型为基础,提出了一种融合码本聚类思想和信号能量分析思想的运动检测算法。先在YUV空间上进行码本建模,然后在码字训练阶段对每个进入码字的像素点的均值以及围绕均值波动的能量值进行统计,最后在前景检测阶段通过能量门限实现前景和背景的分割。实验结果表明,与以往的YUV码本模型相比,该算法除了具备快速实时和准确的特性外,对复杂背景环境中如晃动的树叶、水波和光线的突变等强干扰因素体现出更好的适应能力,并且在阴影的抑制方面也有较强的鲁棒性。 相似文献
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医疗建筑功能繁杂、专业技术含量高,对其进行改扩建并非易事,会受到多种因素的制约.以桃源县人民医院为例,从城市更新的角度对医院的改扩建规划进行探讨,希望能对相关工作者有一定的启发. 相似文献
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