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题名一种基于匹配次数的运动目标检测算法
被引量：2
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作者
段胜业
李俊红
许文培
柳香
尚志恩
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机构
河北师范大学数学与信息科学学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期192-195,199,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10926719)
河北省科技厅重点实施科技支撑计划基金资助项目(10243554D)
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文摘
运动目标检测中高斯混合模型计算量大、检测实时性较差。为此,提出一种基于匹配次数的运动目标检测算法。利用高斯混合模型构建背景,统计每个像素的观测值与背景模型的匹配次数,根据匹配次数将检测场景分为静态区和动态区,对静态区的像素点进行隔帧检测,对动态区的像素点实行逐帧检测,并结合检测质量和实时性要求研究匹配次数阈值和间隔帧数。实验结果表明,当静态区面积占整帧面积的50%左右时,该算法室内和室外场景每帧图像的检测时间分别为27 ms和20 ms,检测效率较高。
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关键词
高斯混合模型
目标检测
匹配次数
实时检测
智能视频监控
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Keywords
Gaussian Mixture Model（GMM）
object detection
match time
real-time detection
intelligent video surveillance
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混沌PSO算法的Hadoop配置优化
被引量：1
- 2
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作者
柳香
李俊红
段胜业
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机构
河北师范大学数学与信息科学学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第11期186-188,195,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10926719)
河北师范大学基金资助项目(L2009Y01)
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文摘
针对Hadoop的组合优化问题,提出一种基于混沌粒子群优化算法的配置优化策略。为保证算法在进行局部搜索的同时避免陷入局部最优,对陷入局部最优的标准值和混沌处理的迭代次数的不同组合进行实验,获得使Hadoop性能达到最优的配置。实验结果表明,算法得出的最优配置方案能够有效提高Hadoop的性能,具有较好的稳定性。
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关键词
HADOOP平台
分布式系统
配置方案
性能优化
粒子群优化算法
混沌算法
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Keywords
Hadoop platform
distributed system
configuration scheme
performance optimization
Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm
chaos algorithm
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分类号
TP302
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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