检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2018年第9期35卷 2680-2684,2688页

作者：王家润荣明仇建伟华北计算技术研究所北京100083 国防大学信息作战与指挥训练教研部北京100091

针对作战编队可视化中背景对比不突出、整体感不强、美学性不足等问题,提出了基于视觉感知拓扑关系模型(VPTM)的作战编队可视化算法(3DCFV)。设计了作战编队可视化的基本原则,建立了作战编队的视觉感知拓扑关系模型。该模型通过采用图... 详细信息

针对作战编队可视化中背景对比不突出、整体感不强、美学性不足等问题,提出了基于视觉感知拓扑关系模型(VPTM)的作战编队可视化算法(3DCFV)。设计了作战编队可视化的基本原则,建立了作战编队的视觉感知拓扑关系模型。该模型通过采用图算法进行叠加处理,实现了作战编队中个体之间连接关系选择的优化,较好地刻画了作战编队的视觉整体范围及内部个体关联性等抽象信息。最后,基于该模型构建了3DCFV算法。实验结果显示,优化后的连线数目平均减少了37%,且连线无交叉、连线拟合队形等,可视化效果显著提升。

关键词：作战编队视觉感知拓扑关系图算法连线交叉拟合队形三维可视化

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拟合复杂形状主骨架的颜色渐变填充

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计算机应用 2018年第3期38卷 829-835页

作者：王家润任菲荣明罗童心华北计算技术研究所基础三部北京100083 国防大学信息作战与指挥训练教研部北京100091

针对复杂形状的颜色渐变填充无法较好拟合形状的延伸方向问题,提出了形状主骨架颜色渐变填充算法(SMSCGFA)。引入骨架路径视觉显著性评价向量,针对主骨架设计了整体优选及局部几何优化相结合的方法,对复杂形状抽取主骨架进行简化;骨架... 详细信息

针对复杂形状的颜色渐变填充无法较好拟合形状的延伸方向问题,提出了形状主骨架颜色渐变填充算法(SMSCGFA)。引入骨架路径视觉显著性评价向量,针对主骨架设计了整体优选及局部几何优化相结合的方法,对复杂形状抽取主骨架进行简化;骨架提取时结合了基于约束Delaunay三角剖分(CDT)的三角形中线法骨架提取和基于骨架二叉树的骨架路径双栈跟踪提取;对主骨架进行颜色渐变计算,通过局部的主骨架颜色信息,完成形状整体沿延伸方向的颜色渐变填充。实验验证表明,采用该方法后,骨架路径的优选比可达5.5%,消除了较多的骨架冗余分枝;与颜色线性渐变填充相比,基于骨架的颜色渐变填充,拟合形状延伸变化趋势较好。

关键词：颜色渐变填充形状主骨架骨架路径视觉显著性骨架分枝裁剪

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基于微服务架构的智能化装备维护与管理平台

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计算机与现代化 2018年第10期 79-83页

作者：王一超王玉玫华北计算技术研究所系统一部北京100083 华北计算技术研究所总体部北京100083

为了满足部队装备信息监管的需求,本文提出基于微服务架构的智能化装备维护与管理平台。采用分域虚拟化技术、终端射频识别技术等,实现装备数据全链路的监控管理,提出典型的软件部署以及使用模式。通过建设商用与自主可控虚拟化集群,解... 详细信息

为了满足部队装备信息监管的需求,本文提出基于微服务架构的智能化装备维护与管理平台。采用分域虚拟化技术、终端射频识别技术等,实现装备数据全链路的监控管理,提出典型的软件部署以及使用模式。通过建设商用与自主可控虚拟化集群,解决了装备维护管理地域分散、安全可靠性问题,提升了装备维护与管理的有效性与效率。

关键词：虚拟化射频识别装备维护装备管理

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建筑遗产大数据的构建探索

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自然与文化遗产研究 2020年第4期5卷 27-36页

作者：李爱群侯妙乐董友强杨溯李宗飞胡云岗北京未来城市设计高精尖创新中心北京建筑大学北京100044 北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室北京100044 代表性建筑与古建筑数据库教育部工程中心北京100044 华北计算技术研究所北京100083

文章结合当下数据时代与建筑遗产保护的大背景,提出建筑遗产大数据的概念和内容,分析大数据在遗产保护中的重要性和紧迫性,提出建筑遗产大数据的技术体系,并以古木建筑为对象验证了该技术在建筑遗产保护中的可行性。

关键词：建筑遗产大数据建筑遗产大数据

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基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法

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计算机与现代化 2018年第10期 53-57,62页

作者：刘源姚文明华北计算技术研究所系统七部北京100083

提出基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法,它能够在场景变化剧烈、目标存在遮挡等复杂条件下对目标进行持续稳定的追踪。算法的实现以合理的算法架构设计为基础,利用YOLO选择候选目标,利用SIFT从候选目标中选择被追踪目标。本文... 详细信息

提出基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法,它能够在场景变化剧烈、目标存在遮挡等复杂条件下对目标进行持续稳定的追踪。算法的实现以合理的算法架构设计为基础,利用YOLO选择候选目标,利用SIFT从候选目标中选择被追踪目标。本文提出的追踪算法不仅满足实时性要求,而且在正常测试集、目标存在遮挡测试集、摄像头旋转测试集上均取得了优于KCF和Cam Shift的实验结果。结果表明,本文提出的追踪算法在解决目标遮挡、场景变化剧烈等问题上有突出表现。

关键词：实时目标追踪统一的实时目标检测尺度不变特征转换

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基于Hadoop的并行Apriori算法

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信息技术 2018年第4期42卷 129-133,140页

作者：谢建峰孙剑伟华北计算技术研究所系统五部北京100083

针对经典Apriori算法及其改进算法不能有效处理大规模数据集,提出基于Hadoop-MapReduce编程模型的两种改进算法:HAprioriK,HApriori2。其中HAprioriK需要k个MapReduce Jobs,而HApriori2仅需要2个就能在整个数据集上找到频繁k项集,两种... 详细信息

针对经典Apriori算法及其改进算法不能有效处理大规模数据集,提出基于Hadoop-MapReduce编程模型的两种改进算法:HAprioriK,HApriori2。其中HAprioriK需要k个MapReduce Jobs,而HApriori2仅需要2个就能在整个数据集上找到频繁k项集,两种改进算法均充分利用了Hadoop平台的计算优势,可以轻松地处理大量数据。采用IBM的数据集进行改进算法有效性的研究,实验结果表明,HApriori2算法在不同规模的数据集和支持度下,能够有效地挖掘频繁项集,具有比HAprioriK更好的性能。

关键词： MapReduce 并行Apriori算法数据挖掘

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基于CART的社区矫正人员危险性评估

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计算机与现代化 2018年第8期 73-78页

作者：王茵郭红钰华北计算技术研究所系统八部北京100083

目前对社区矫正人员危险性评估的研究普遍停留在理论研究阶段,建立的模型大多缺乏实际数据的支撑,为了方便掌握社区矫正实际情况,基于CART(分类回归树)算法对某市司法局的社区矫正人员数据(不包含敏感信息)进行建模分析,通过服刑人员的... 详细信息

目前对社区矫正人员危险性评估的研究普遍停留在理论研究阶段,建立的模型大多缺乏实际数据的支撑,为了方便掌握社区矫正实际情况,基于CART(分类回归树)算法对某市司法局的社区矫正人员数据(不包含敏感信息)进行建模分析,通过服刑人员的基础特征值得到该服刑人员的危险度评估结果,与实际结果相比,准确率达到85%~90%,此外对社区矫正中实际存在的数据缺失问题进行讨论并提出解决办法。

关键词：社区矫正危险性评估分类回归树数据缺失

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基于浏览器的矢量数据可视化系统

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计算机与现代化 2018年第1期 44-50页

作者：王楠封雷华北计算技术研究所基础三部北京100083

WEBGIS是网络技术和GIS技术相结合的产物,采用服务器端与客户端相结合的混合构造模式。矢量地图预先渲染当前基于服务器绘制栅格化瓦片地图,然后由浏览器获取与显示。这种方式已无法满足浏览器上矢量地图动态制图、矢量地图无极缩放等... 详细信息

WEBGIS是网络技术和GIS技术相结合的产物,采用服务器端与客户端相结合的混合构造模式。矢量地图预先渲染当前基于服务器绘制栅格化瓦片地图,然后由浏览器获取与显示。这种方式已无法满足浏览器上矢量地图动态制图、矢量地图无极缩放等功能的需求。针对矢量地图显示控制框架、矢量目标与注记的渲染和符号库及地图符号化进行研究,在HTML5技术的基础上构建基于浏览器的矢量数据可视化的系统原型。对矢量数据绘制和地图交互性关键技术进行验证,满足用户日益增长的RIA(Rich Internet Application)需求。

关键词：框架绘制符号化 HTML5 交互性

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基于微服务构建模型的应用系统增量更新算法

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计算机与现代化 2018年第2期 39-43,88页

作者：黄林杨军徐亮亮华北计算技术研究所基础四部北京100083

针对应用系统版本升级带来的效率问题,如大规模更新时服务压力大、网络数据传输量大等问题,提出基于微服务架构的应用系统构建模型。基于Bs Diff等传统二进制文件增量更新算法,提出应用系统级的增量更新算法ASIUpdate,对应用系统进行局... 详细信息

针对应用系统版本升级带来的效率问题,如大规模更新时服务压力大、网络数据传输量大等问题,提出基于微服务架构的应用系统构建模型。基于Bs Diff等传统二进制文件增量更新算法,提出应用系统级的增量更新算法ASIUpdate,对应用系统进行局部性的升级,最后开发新算法的原型软件。与传统的应用系统版本更新的效率进行了测试比对,测试结果表明本文算法在效率和资源占用方面有明显提升。

关键词：微服务微应用系统升级增量更新 ASIUpdate

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基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法

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计算机测量与控制 2018年第11期26卷 72-75页

作者：陈东皓华北计算技术研究所系统八部北京100083

传统的定位参数自动测量方法四轮定位能力差,测量结果不准确。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法。设计了测量框架,由控制模块和控制终端组成,测量工作流程分为建模初始化、数据提取、数据采集... 详细信息

传统的定位参数自动测量方法四轮定位能力差,测量结果不准确。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法。设计了测量框架,由控制模块和控制终端组成,测量工作流程分为建模初始化、数据提取、数据采集以及自动测量四步。与传统测量方法进行对比,由实验结果可知,当提取特征维数为50维时,传统方法的测量精准度在48%左右,所提方法的测量精准度为在90%左右,所涉及的方法能够精准地定位出汽车车轮定位参数,完成参数测量。

关键词：车轮定位自动测量卷积神经网络动态检测

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