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题名基于信号方差的Ad-Hoc网络路由算法
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作者
李繁
张晓宇
刘继
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机构
新疆财经大学网络与实验实践教学中心
新疆财经大学统计与数据科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期2902-2908,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(72164034)
新疆维吾尔自治区社科基金项目(17BTQ093)。
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文摘
为解决Ad-Hoc路由协议查找路径过程中,由于从源节点到目的节点的传输路径会因为某个节点移动而导致整条路径中断,造成最短路径通常不是最稳定路径问题,提出一个以信号方差为基础的路由选择方法。通过侦测到的节点间信号强度,观察其信号变动程度,当信号变动值很小时,表示该节点间的链接处于稳定的状态,较不易断线。这些稳定链接组成的路径将是一条最稳定的路径。通过实验仿真验证,利用该方法所选路由,路径的稳定度明显优于其它算法。
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关键词
无线自组织网络
移动性
路由机制
最短路径
信号强度
信号方差
稳定路径
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Keywords
wireless Ad-Hoc network
mobility
routing mechanism
shortest path
signal strength
signal variance
stable route
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的视频多对象视觉检测和追踪方法
被引量：2
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作者
张晓宇
程小康
吴向前
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机构
新疆财经大学网络与实验实践教学中心
新疆大学网络与信息技术中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3761-3771,共11页
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基金
新疆维吾尔自治区社会科学基金项目(17BTQ093)。
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文摘
为更好提升视频中的多对象视觉检测和追踪的有效性,提出一种用于视觉对象检测的深度卷积神经网络架构,考虑时域信息和空域信息的基础上直接以视频作为输入,通过引入粒化层,确保更好地定位含有检测对象的前景区域;提出一种对象追踪方法,由于只涉及同一类对象内的逐帧关联,该方法在减少运行时间的同时增加追踪精度。在不同对象检测和追踪的基准集上与不同检测方法和追踪方法的各种评价指标对比验证了该方法的有效性。
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关键词
深度学习
对象检测
对象追踪
计算机视觉
时空信息
多对象
视频分析
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Keywords
deep learning
target detect
target tracking
computer vision
spatio-temporal information
many objects
video analysis
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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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