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基于机器学习的烟雾检测算法去除固定干扰被引量：1: 2015年; 烟雾是早期火灾最为突出的视觉表现,因此检测火灾烟雾在日常防火应用中具有重要的意义;针对目前视频烟雾检测算法中误报率高,适应性差等特点,在实施基本烟雾检测算法并在其基础上提出基于机器学习的视频烟雾去干扰方法,能很大程度上去除固定干扰物的干扰,提高了烟雾识别的正确率;实验证明,该算法可以较好、较快地检测出烟雾,并做出早期的预警工作,且具有检测精确等优点,很方便在现实中推广使用。; 刘青松崔更申吴鹏李传明; 关键词：线性分类器

Shapefile地图与S-57海图集成与显示方法研究: 2013年; 基于通用的GIS地图数据格式Shapefile,实现陆地图与海图的集成。通过分析对比Shapefile文件和S-57标准文件的结构,提出了二者的数据集成与显示方法,设计了它们的空间数据共享模型,结合该模型开发了能同时解译Shapefile和S-57数据并集成显示的GIS组件。研究表明:基于该组件,能实现陆地图和海图的无缝融合,可应用于水陆一体化的GIS信息管理,弥补了以往单一GIS的不足,能很好的满足现代物流信息管理的需求。; 潘颖龙崔更申吴鹏; 关键词：电子海图空间数据集成 GIS组件

基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议被引量：39: 2016年; 针对大规模无线传感器网络(WSN)中由于簇首节点分布不合理而导致节点消耗能量过快的问题,设计了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议(HRPNC)。HRPNC结合低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)中的分簇思想,并在分层的基础上对能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议(DEBUC)中竞争半径的算法进行改进,即通过分层机制及竞争机制选取簇首,使簇首节点分布更加合理,有效均衡节点的能量消耗。在Matlab上进行的仿真实验中,HRPNC在生存周期上较LEACH协议与DEBUC协议分别提高了约500轮、300轮;HRPNC的节点平均剩余能量高于LEACH协议与DEBUC协议,节点能量的消耗在生存周期间基本保持较低且平稳的能量消耗;HRPNC较LEACH协议与DEBUC协议在数据包传输总量上分别提高了约300%、130%;在不同仿真环境下,HRPNC的丢包率均比LEACH协议和DEBUC协议低。实验结果表明,HRPNC不仅能有效延长网络的生存周期,提高数据的传输数量与网络的稳定性,并且能有效降低数据传输的丢包率。; 黄廷辉伊凯崔更申王玉良; 关键词：非均匀分簇路由协议

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广西研究生教育创新计划(YCSZ2013068)