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题名一种面向并行空间查询的数据划分方法
被引量：12
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作者
贾婷
魏祖宽
唐曙光
金在弘
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
四川华雁信息产业股份有限公司研发部
韩国永同大学校计算机工学科
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第8期198-200,共3页
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基金
国家自然科学基金(40761018)资助
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文摘
在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目的,提出了一种基于K-平均聚类算法的空间数据划分方法。实验证明,该方法极大地提高了空间数据并行检索和查询效率。
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关键词
K-平均算法
聚类
数据划分
分布式并行计算环境
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Keywords
K-means algorithm,Cluster,Data partition,Distributed ＆ parallel computing
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名一种快速的变电站高压警戒区域碰撞检测算法
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作者
陈皓
胡亚平
颜璟仪
汤彧
胡娟
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机构
广东电网公司电力科学研究院
广东省智能电网新技术企业重点实验室
四川华雁信息产业股份有限公司
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第11期273-276,共4页
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基金
广东省智能电网新技术企业重点实验室资助项目(2060299)
南方电网公司科技项目(K-GD2012-351)
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文摘
结合无人值守的变电站高压警戒区域这一特殊的应用环境,提出一种基于多摄像机的视觉交汇区域中运动的人触碰虚拟警戒线的碰撞检测算法。该算法利用了三维空间人体垂直投影圆环位置坐标与高压警戒区域一次组合多项式的联立解析方程组的多重验证,实现了多角度判断人的运动行为是否触碰高压警戒区域的检测。该算法避免了单一摄像机画面可能存在的视觉盲区或角度偏离而导致的检测证据不足问题,提高了碰撞检测的准确度。仿真实验证明,该算法简洁高效,快速准确,非常适用于无人值守的变电站高压警戒区域的安全维护。
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关键词
变电站高压警戒区
摄像机视觉交汇区域
运动胶囊体包围盒
碰撞检测
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Keywords
Substation high-voltage warning area
Video crossing zone of cameras
Moving capsule body bounding box
Collision detection
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于GA的知识约简及其在电力GIS中的应用
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作者
魏祖宽
徐敏
唐曙光
金在弘
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
四川华雁信息产业股份有限公司
韩国永同大学校计算机工学科
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第16期3662-3665,共4页
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文摘
为了快速高效地对海量GIS数据进行知识约简,分析了常见的约简算法及各自适用的范围。在此基础上,提出了基于遗传算法的约简方法,通过选取有效的适应度函数,很大程度上提高了约简的性能。引入了自适应遗传算法的思想,使适应度函数中的因子能够随适应度的改变自动改变,从而增强了算法的全局寻优能力。通过对电力业务中属性数据的实例分析,表明了该算法在海量数据约简方面的可行性和有效性。
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关键词
粗糙集
属性约简
GIS
遗传算法
故障诊断
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Keywords
rough set
attribute reduction
GIS
genetic algorithm
fault diagnosis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于可变形部件模型的安全头盔佩戴检测
被引量：26
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作者
贾峻苏
鲍庆洁
唐慧明
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机构
浙江大学信息与通信工程研究所
浙江省综合信息网技术重点实验室
四川华雁信息产业股份有限公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第3期953-956,共4页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012FZA5008)
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文摘
利用视频监控系统进行安全头盔佩戴检测,对于安全生产有着重要意义。已有的安全头盔佩戴检测算法有较多的应用场景条件限制,难以同时满足不同场景需求。针对这一问题,提出了一种应用于安全头盔佩戴检测的算法。该方法依托可变形部件模型,提出了基于块的局部二值模式直方图,与梯度方向直方图和颜色特征共同组成特征向量,使用支持向量机进行训练和检测,利用了单一使用梯度方向直方图作为特征时所损失的有效信息。实验结果表明,该方法优于原可变形部件模型,在安全头盔测试集上的平均检测率提高了7.2%,达到86.7%,已接近应用要求。
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关键词
目标检测
可变形部件模型
梯度方向直方图
局部二值模式
支持向量机
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Keywords
target detection
deformable part models
histogram of oriented gradients
local binary pattern
support vector machine
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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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