国家自然科学基金(61163056)
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
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- 一种改进的基于K-SVD字典学习的运动目标检测算法被引量：2
- 2014年
- 提出了一种基于字典学习的运动目标检测方法.该方法首先使用多帧平均方法从训练样本中得到初始背景,再通过BP算法建立背景的初始稀疏表示模型;然后利用视频序列中当前时刻的近邻五帧图像,通过K-SVD方法自适应更新背景数据字典中的原子,使背景稀疏表示模型最优逼近近邻帧背景的观测值;最后将当前帧图像与背景模型进行差分,完成前景运动目标的检测.仿真和对比实验结果表明,对图像信号进行稀疏表示可以有效降低数据的冗余度,减小运行时间,同时在字典更新阶段利用近邻帧图像的相关性特性,能获得鲁棒性较好的背景字典,自动排除伪前景的干扰,从而提高视频序列中的运动目标检测的准确率.
- 黄晓生黄萍曹义亲严浩
- 关键词：目标检测背景差分字典学习
- 面向系统级能耗优化的无线实时网络系统任务调度机制
- 2014年
- 传统的能耗优化方法通常利用CPU的DVFS协议以及射频通信休眠调度来减少耗能。却很少有工作在对系统任务负载的调度和运行模式分配的同时考虑计算/通信两个子系统对能耗的综合优化。此外,传统的能耗优化机制通常只考虑系统的总能耗最优,而忽略了系统中个别节点能源耗尽对网络连通性所产生的影响。提出一种以系统寿命最大化为目标的任务调度和工作模式分配机制。该机制根据任务的实时性约束条件和节点的剩余能量调度任务,通过控制DVFS协议给子任务设定工作频率,同时利用射频休眠调度来实现系统能耗和寿命的折中平衡。仿真实验的结果表明,任务调度与分配算法在无线嵌入式网络系统的能耗和寿命表现上优于传统的方法。
- 朱荣袁朝晖曹义亲
- 基于N-P决策融合准则的传感器网络最优检测机制
- 2014年
- 针对分布式传感器网络检测系统中的最优决策融合问题,引入了奈曼-皮尔逊判定准则,在此基础上推导出由虚警率条件约束的最大检测准确概率的局部判决阀值和全局最优判决阀值的求解方法。设计了基于该准则的最优检测阀值求解算法和全局检测机制。仿真结果表明,在相同的参数设置下,该机制能在减小系统通信开销和达到节点负载均衡的同时,达到与数值融合机制相当的性能水平。与已有的决策融合方法相比,能提高平均10%的系统检测准确概率。
- 曹义亲薛海英袁朝晖
- 关键词：分布式传感器网络目标检测N-P准则
