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浙江省自然科学基金(Y1100018)

作品数:2 被引量:11H指数:2
相关作者:冯阳谢迪童若锋唐敏秦爱红更多>>
相关机构:浙江大学浙江警察学院浙江传媒学院更多>>
发文基金:浙江省自然科学基金浙江省科技厅科技计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇圆形度
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇区分度
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇缓存
  • 1篇缓存优化
  • 1篇火焰检测
  • 1篇角点
  • 1篇角点检测
  • 1篇工神经网络
  • 1篇傅里叶
  • 1篇傅里叶变换
  • 1篇人工神经网

机构

  • 2篇浙江大学
  • 1篇浙江传媒学院
  • 1篇浙江警察学院

作者

  • 1篇唐敏
  • 1篇石教英
  • 1篇童若锋
  • 1篇秦爱红
  • 1篇谢迪
  • 1篇冯阳

传媒

  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇浙江大学学报...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
具有高区分度的视频火焰检测方法被引量:9
2012年
为了在视频监控系统中准确地判断火焰区域并预测火灾的发生,提出一种新的基于人工神经网络的视频火焰检测方法.该方法在分析火焰的运动和三维颜色特征的基础上,分别通过傅里叶变换和圆形度分析、角点检测的方法研究火焰的闪烁频率、几何形状对应的时空域特征,采用获得的各类特征构成概率向量作为人工神经网络分类模型的输入,输出表示火灾发生的概率.在保持检测准确率的同时,该方法通过实验选择最优的参数组合解决神经网络容易陷入局部极值及收敛慢的问题.该方法可以区分大空间(隧道、仓库、博物馆等建筑物)中闪烁的车灯和真实火焰,能够避免在实际的视频监控系统应用中将闪烁车灯误判为火焰,有效减少环境光对检测结果的影响,降低火灾火焰的误报率.实验结果表明,采用该方法在保持检测实时性的同时,能够达到96%的检测正确率.
谢迪童若锋唐敏冯阳
关键词:火焰检测人工神经网络傅里叶变换圆形度角点检测
基于混合模式缓存优化的三角形条带化被引量:2
2011年
针对已有缓存优化的三角形条带化算法不能兼具较高顶点缓存命中率和适应多种顶点缓存的问题,提出了一种基于混合模式缓存优化的三角形条带化算法.采用优化求解传输代价方程的算法,通过精确地模拟缓存状态变化来获得较理想的缓存命中率;启用后进先用(LIFU)的数据引用方式重新定义了优化求解传输代价方程,使三角形条带同时兼顾顺时针和逆时针2种增长方向,极大地提高了三角形条带内部顶点的重用性,使之在任意顶点缓存中均可有效地提高顶点缓存命中率.实验结果表明,该算法兼具较高顶点缓存命中率和适应多种顶点缓存的优点,可有效地缓解GPU的处理速度不断提高而数据访问速度严重滞后的现象.
秦爱红石教英
关键词:缓存优化
共1页<1>
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