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面向小规模面元天体数据集的二阶段边缘检测方法
1
作者
郑洋
李丹
+2 位作者
梁祖仲
程永
郑中杰
《空间科学学报》
北大核心
2025年第4期1134-1148,共15页
提出了一种面向小规模面元天体数据集的二阶段边缘检测方法.第一阶段采用基于数字图像处理技术的窗口–边缘检测法进行初步边缘提取.第二阶段则引入基于ResNet调整后的LPC-ResNet分类器,用于补充第一阶段中可能遗漏的边缘点.对新视野号...
提出了一种面向小规模面元天体数据集的二阶段边缘检测方法.第一阶段采用基于数字图像处理技术的窗口–边缘检测法进行初步边缘提取.第二阶段则引入基于ResNet调整后的LPC-ResNet分类器,用于补充第一阶段中可能遗漏的边缘点.对新视野号远程勘测成像仪图像中的冥王星和冥卫一的边缘检测实验结果表明,窗口–边缘检测法在精确率方面表现最佳,即其去除非边缘点的能力最强,但召回率较低.通过引入LPC-ResNet,召回率与F_(1)分数均有提升,从而增强了对边缘点的保留能力,使提取的边缘更完整.此外,基于提取的边缘对冥王星和冥卫一进行的中心测量应用实验显示,二阶段方法相较于单一的窗口–边缘检测法具有更高的检测精度,证实了LPC-ResNet可有效改善窗口–边缘检测法的边缘提取结果.
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关键词
边缘检测
ResNet
新视野号远程勘测成像仪
面元天体
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职称材料
基于粒子群的工业大数据雾计算多目标优化任务调度算法
被引量：
12
2
作者
朱琳
沈杨
+2 位作者
周川
郭健
程永
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期48-55,共8页
针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题,提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标,采用一种非线性递减的方法更新惯性...
针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题,提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标,采用一种非线性递减的方法更新惯性权重值,解决基本粒子群算法后期权值较大导致局部收敛能力较弱的问题。通过MATLAB仿真验证了所提算法的有效性。试验结果表明,在前期获得更大搜索空间的同时该算法提高了后期的收敛速率。
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关键词
雾计算
大数据
粒子群
任务调度
多目标
算法优化
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职称材料
题名
面向小规模面元天体数据集的二阶段边缘检测方法
1
作者
郑洋
李丹
梁祖仲
程永
郑中杰
机构
广东海洋大学数学与计算机学院
暨南大学中法天体测量、动力学与空间科学联合研究实验室
北京青苔数据科技有限公司
出处
《空间科学学报》
北大核心
2025年第4期1134-1148,共15页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFE0116800)
广东省自然科学基金项目(2023A151501127)
教育部科技发展中心产学研创新基金项目(2020QT13)共同资助。
文摘
提出了一种面向小规模面元天体数据集的二阶段边缘检测方法.第一阶段采用基于数字图像处理技术的窗口–边缘检测法进行初步边缘提取.第二阶段则引入基于ResNet调整后的LPC-ResNet分类器,用于补充第一阶段中可能遗漏的边缘点.对新视野号远程勘测成像仪图像中的冥王星和冥卫一的边缘检测实验结果表明,窗口–边缘检测法在精确率方面表现最佳,即其去除非边缘点的能力最强,但召回率较低.通过引入LPC-ResNet,召回率与F_(1)分数均有提升,从而增强了对边缘点的保留能力,使提取的边缘更完整.此外,基于提取的边缘对冥王星和冥卫一进行的中心测量应用实验显示,二阶段方法相较于单一的窗口–边缘检测法具有更高的检测精度,证实了LPC-ResNet可有效改善窗口–边缘检测法的边缘提取结果.
关键词
边缘检测
ResNet
新视野号远程勘测成像仪
面元天体
Keywords
Contour detection
ResNet
New Horizons’Long Range Reconnaissance Imager
Disk resolved objects
分类号
P121 [天文地球—天体测量]
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职称材料
题名
基于粒子群的工业大数据雾计算多目标优化任务调度算法
被引量：
12
2
作者
朱琳
沈杨
周川
郭健
程永
机构
南京理工大学自动化学院
北京青苔数据科技有限公司
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期48-55,共8页
基金
国家自然科学基金(61673219)
教育部科技发展中心产学研创新基金(2020QT06)。
文摘
针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题,提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标,采用一种非线性递减的方法更新惯性权重值,解决基本粒子群算法后期权值较大导致局部收敛能力较弱的问题。通过MATLAB仿真验证了所提算法的有效性。试验结果表明,在前期获得更大搜索空间的同时该算法提高了后期的收敛速率。
关键词
雾计算
大数据
粒子群
任务调度
多目标
算法优化
Keywords
fog computing
big data
particle swarm
task scheduling
multi-objective
algorithm optimization
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向小规模面元天体数据集的二阶段边缘检测方法
郑洋
李丹
梁祖仲
程永
郑中杰
《空间科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于粒子群的工业大数据雾计算多目标优化任务调度算法
朱琳
沈杨
周川
郭健
程永
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
12
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职称材料
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