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自动拨号报警图像监控系统的设计与实现 被引量:1
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作者 汪晓斌 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第1期90-94,121-122,共5页
设计了一种图像监控系统,系统选取基于ARM7的处理器AT91SAM7x128,以μC/OS-II为操作系统.当系统巡逻信号被触发时,图像监控系统可以通过公用电话网自动拨号报警,图像可以通过串口摄像头模块C328采集,存储到U盘中.该设计突破了传统安防... 设计了一种图像监控系统,系统选取基于ARM7的处理器AT91SAM7x128,以μC/OS-II为操作系统.当系统巡逻信号被触发时,图像监控系统可以通过公用电话网自动拨号报警,图像可以通过串口摄像头模块C328采集,存储到U盘中.该设计突破了传统安防报警系统的设计思想,为家庭、店铺等终端用户提供了较好的图像监控系统解决方案. 展开更多
关键词 自动拨号报警 图像监控 AT91SAM7x128 C328
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云控制器在机器人平衡系统中应用与研究
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作者 潘荷新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期242-245,共4页
针对云模型理论的研究现状,提出了基于单片机一维云模型控制器的设计方法,应用该方法设计的云模型控制器成功地实现了对轮式机器人动态倒立的平衡控制,同时比较了三规则云模型控制器和五规则控制器对系统的性能影响。实验结果表明,该云... 针对云模型理论的研究现状,提出了基于单片机一维云模型控制器的设计方法,应用该方法设计的云模型控制器成功地实现了对轮式机器人动态倒立的平衡控制,同时比较了三规则云模型控制器和五规则控制器对系统的性能影响。实验结果表明,该云模型控制器可以保证轮式机器人倒立平衡系统具有良好的控制性能和较强的抗干扰性,并证明拟合人类思维更好的五规则控制器具有更好的控制效果,为以后规则云模型控制器设计提供了参考。 展开更多
关键词 云模型 云模型控制器 轮式机器人 单片机
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一种改进的基于NMF的人脸识别方法 被引量:8
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作者 林庆 李佳 +1 位作者 雍建平 廖定安 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期243-245,270,共4页
针对NMF(非负矩阵分解)算法基于局部特征提取的特点,提出了一种对NMF基矩阵的处理方法,以提高在局部遮挡环境下人脸识别系统的识别率。首先使用离散小波变换得到样本的低频信息,利用NMF得到基矩阵;然后通过阈值判断提取能够突出表现人... 针对NMF(非负矩阵分解)算法基于局部特征提取的特点,提出了一种对NMF基矩阵的处理方法,以提高在局部遮挡环境下人脸识别系统的识别率。首先使用离散小波变换得到样本的低频信息,利用NMF得到基矩阵;然后通过阈值判断提取能够突出表现人脸特征的部分,得到优化后的特征子空间,并将样本在该子空间上投影;最后使用支持向量机对所得到的投影系数分类。实验结果表明,优化算法其运算时间较短,且能有效地提高人脸在部分遮挡环境中的识别率。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 离散小波变换 人脸识别 基矩阵
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k元组合的Hamiltonan回路快速搜索算法 被引量:1
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作者 潘荷新 伊崇信 李满 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第28期45-47,共3页
通过定义k元组合的方式给出了一个逐步搜索图(有向或元向)的全部Hamiltonan回路的新算法和判定图的哈密顿特性的充要条件。使用该算法可准确地求出Hamiltonan图的全部Hamiltonan回路,不必生成基本回路。
关键词 k元组合 Hamiltonan回路
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基于双基点优化指标权重的灰靶决策模型 被引量:8
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作者 潘荷新 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第34期9296-9299,共4页
针对传统的灰靶决策模型利用加权的正靶心距对方案进行排序不考虑负靶心距对决策的影响,存在的不足之处。而且指标的权重一般是采用主观定权法给出,未能充分利用已有的决策信息等问题。提出了对传统的灰靶决策模型改进的方法,利用加权... 针对传统的灰靶决策模型利用加权的正靶心距对方案进行排序不考虑负靶心距对决策的影响,存在的不足之处。而且指标的权重一般是采用主观定权法给出,未能充分利用已有的决策信息等问题。提出了对传统的灰靶决策模型改进的方法,利用加权的正负靶心距计算方案的贴近度,以贴近度为测度对决策方案进行排序,同时给出了基于双基点优化指标定权重的方法,这种定权方法充分利用决策矩阵信息,是一种客观定权的有效方法。通过对投资方案选择的应用实例验证了改进的灰靶决策模型的有效性。 展开更多
关键词 灰靶决策 指标权重 靶心距 贴近度 决策
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级连层次图的网络最大流算法研究
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作者 潘荷新 伊崇信 李满 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第19期78-81,135,共5页
给出一种通过构造网络级连层次图的方法,来间接求出最大网络流的算法。对于给定的有n个顶点,e条边的网络N=(G,s,t,C),该算法可在O(n2)时间内快速求出流经网络N的最大网络流及达最大流时的网络流。
关键词 网络 级连层次图 最大流
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