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多目标跟踪中基于次模优化的轨迹片段生成方法
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作者 孙瑾 杜官明 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期995-1004,共10页
作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文... 作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文将轨迹片段的生成问题转化为运筹学中的设施选址问题,并进而提出基于次模优化的轨迹片段生成方法。该方法融合梯度(HOG)和颜色(CN)两个互补特征进行目标表征,并根据运动信息设计权重系数提高目标匹配准确度,最后提出具有约束的次模最大化算法实现全局范围内的数据关联生成轨迹片段。通过在多个基准数据集上的对比实验,表明该文算法在保证性能的同时能有效处理遮挡问题。 展开更多
关键词 多目标跟踪 轨迹片段 数据关联 次模优化
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基于次模优化的边云协同多用户计算任务迁移方法 被引量:9
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作者 梁冰 纪雯 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期25-36,共12页
为了提升多用户计算任务卸载时的系统效用,提出了一种基于边云联合计算的多用户任务卸载方案。该方案在提升系统效用的同时,考虑了边云资源的协同优化问题。针对计算任务卸载模式的选择及边云资源分配的问题,设计了一种基于次模理论的... 为了提升多用户计算任务卸载时的系统效用,提出了一种基于边云联合计算的多用户任务卸载方案。该方案在提升系统效用的同时,考虑了边云资源的协同优化问题。针对计算任务卸载模式的选择及边云资源分配的问题,设计了一种基于次模理论的贪心算法并充分利用了云端以及边缘端的计算和通信资源。仿真结果表明,所提方案能够有效降低计算任务执行的时延和能耗,且当多用户卸载计算任务时,所提方案在资源受限的条件下仍然能够保持稳定的系统性能。 展开更多
关键词 云计算 边缘计算 多用户计算卸载 次模优化 边云联合计算
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Quadratic investigation of geochemical distribution by backward elimination approach at Glojeh epithermal Au(Ag)-polymetallic mineralization, NW Iran
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作者 Darabi-Golestan Farshad Hezarkhani Ardeshir 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第2期342-356,共15页
The correspondence analysis will describe elemental association accompanying an indicator samples.This analysis indicates strong mineralization of Ag,As,Pb,Te,Mo,Au,Zn and to a lesser extent S,W,Cu at Glojeh polymetal... The correspondence analysis will describe elemental association accompanying an indicator samples.This analysis indicates strong mineralization of Ag,As,Pb,Te,Mo,Au,Zn and to a lesser extent S,W,Cu at Glojeh polymetallic mineralization,NW Iran.This work proposes a backward elimination approach(BEA)that quantitatively predicts the Au concentration from main effects(X),quadratic terms(X2)and the first order interaction(Xi×Xj)of Ag,Cu,Pb,and Zn by initialization,order reduction and validation of model.BEA is done based on the quadratic model(QM),and it was eliminated to reduced quadratic model(RQM)by removing insignificant predictors.During the QM optimization process,overall convergence trend of R2,R2(adj)and R2(pred)is obvious,corresponding to increase in the R2(pred)and decrease of R2.The RQM consisted of(threshold value,Cu,Ag×Cu,Pb×Zn,and Ag2-Pb2)and(Pb,Ag×Cu,Ag×Pb,Cu×Zn,Pb×Zn,and Ag2)as main predictors of optimized model according to288and679litho-samples in trenches and boreholes,respectively.Due to the strong genetic effects with Au mineralization,Pb,Ag2,and Ag×Pb are important predictors in boreholes RQM,while the threshold value is known as an important predictor in the trenches model.The RQMs R2(pred)equal74.90%and60.62%which are verified by R2equal to73.9%and60.9%in the trenches and boreholes validation group,respectively. 展开更多
关键词 correspondence analysis first order interaction reduced quadratic model (RQM) optimized model order reduction and validation strong genetic effects
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