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在并行程序的开发过程中,常常会出现负载不平衡、通讯开销过大、同步等待等一些导致计算机系统性能降低的因素。为了克服这些问题,及时对并行程序进行性能分析是十分重要的.在[1]、[2]、[3]中虽然对并行程序的性能分析作了一些研究,但都没有实现对并行程序的全局住分析,作者在对并行程序的运行状态进行分析的基础上,研究和开发了一个住能分析系统,它能自动地提取描述程序运行过程的真实数据,依据这些数据描述并行程序的各种性能指标,并对影响并行程序运行性能的原因作出直观的图形表述。 相似文献
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针对特征点法的视觉里程计VO中光度、视点变化对特征点提取稳定性降低的不利影响,提出一种基于深度学习特征点法的单目VO方法。采用自监督深度学习网络训练得到DSP特征点检测器。首先使用亮度非线性逐点调整方法对训练图像进行光度调整;然后使用非极大值抑制方法剔除冗余DSP特征点,改进最邻近方法得到双向最邻近方法,解决特征点匹配问题;最后建立最小化重投影误差方程求解优化位姿及空间点参数。在Hpatches、Visual Odometry数据集上进行验证,实验结果表明:DSP特征点检测器增强了特征匹配对光度、视点变化的鲁棒性;无后端优化的条件下,本方法定位均方根误差比ORB方法明显降低,且保证了系统实时性,为特征点法的VO提供新的解决思路。 相似文献
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以美国公司开发的一款Bolawrap装置为基础,通过对警察用于抓捕逃犯的警用装备进行创新设计,将其应用于高空轻生案例的辅助救援中。同时延用Bolawrap装置实现对人体目标进行快速捆绑约束,并在此基础上为装置增设了瞬时回拉约束功能,以帮助高空轻生者脱离危险,为高效救援带来更多的可能。实验结果表明:在距离轻生者3 m~6 m的范围内,该装置可以实现对人体目标进行快速捆绑和瞬时回拉约束的功能,能够在高空跳楼轻生案例中起到辅助作用,帮助解决靠近难、救援主动权差的问题。 相似文献
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