【摘 要】
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随着桌面虚拟化技术发展,多媒体视频播放占用CPU高、带宽大等难题越发凸显,造成服务器资源紧张。为解决该问题,视频重定向技术受到关注,其研究重点为本地视频及FLASH视频重定向技术。对当下流行的HTML5在线视频重定向技术进行了研究。为降低服务器CPU和网络带宽占用,提出一种重构Windows Media Fundation播放架构方法,结合二值化视频区域查找算法完成虚拟机内HTML5视频播放重定向。该方法能有效降低CPU和网络带宽占用。完成视频重定向后虚机内部CPU资源占用降低约70%~80%,且用户在流
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随着桌面虚拟化技术发展,多媒体视频播放占用CPU高、带宽大等难题越发凸显,造成服务器资源紧张。为解决该问题,视频重定向技术受到关注,其研究重点为本地视频及FLASH视频重定向技术。对当下流行的HTML5在线视频重定向技术进行了研究。为降低服务器CPU和网络带宽占用,提出一种重构Windows Media Fundation播放架构方法,结合二值化视频区域查找算法完成虚拟机内HTML5视频播放重定向。该方法能有效降低CPU和网络带宽占用。完成视频重定向后虚机内部CPU资源占用降低约70%~80%,且用户在流
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时间信息识别是自然语言处理中非常重要的任务。传统中文时间表达式识别中常用的机器学习方法需构造大量特征模板,词向量为单一向量,不具有多义性,且难以获取长距离依赖。针对这些问题提出BERT-FLAT-CRF深度学习网络架构,利用Bert提升词向量表达,FLAT融合时间词汇特征,最后通过CRF提取最优序列标注。在TempEval-2语料中取得93.12%的准确率和92.15%的召回率,均优于其它算法模型,在自建数据集中与其它深度学习模型相比,该方法同样具有较好的效果,可有效提升对中文时间表达式的识别能力。
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气象数据精度高、数据量大,传统的数据存储模式已不能满足高并发、快时效的业务需求。因此,采用云存储技术建立地面实时历史一体化长序列统计应用数据库,实现地面实时数据与历史数据无缝衔接。将浙江省75个国家站和3400个区域站历史数据与传统关系型数据库进行任意时段、不同并发数的统计时效对比实验。实验结果表明,云关系型数据库具有更高的存储和查询效率,且在高并发情况下稳定性更好,性能比传统关系型数据库提升了1个数量级。该研究成果通过气象云大数据平台数据服务系统,为气象预报和科研业务提供了快速、便捷、高效的数据服务。
三维标定参数精度对3D视觉测量的作用至关重要。为解决传统激光三角法标定原理复杂、过程繁琐以及在倾斜平面标定精度不稳定问题,提出一种基于片光模型的三维标定方法。采用曲面灰度值拟合算法,结合标准量块几何尺寸与视差图像中的深度信息映射关系生成标定系数,解决激光三角检测系统在不完全水平基准面标定精度不稳定问题。利用经验值加标定矫正方式保证标定精度。实验结果表明,该标定方法能准确测量物体高度,Z轴平均绝对测
为满足信用评估实时性和准确性要求,在增量学习框架下结合支持向量机(SVM)与AdaBoost(AB)算法设计IL-SVM-AB分类器。该IL-SVM-AB分类模型很好地克服了SVM在处理高维数据时对特征选择不主动导致准确率下降的缺点,并考虑到信用评估的数据样本会不断更新,引入新的价值指标。由此在增量学习的思想下,另外设计了数据判别以及SVM-AdaBoost数据处理两个子系统,并根据不同数据类别选择最优处理方式。实验结果表明,IL-SVM-AB判断信用价值的准确性相比一些传统算法模型以及集成算法模型平均提
由于采用随机采样方式进行路径规划时RRT算法无需对任务空间内的障碍物进行数学建模,因而该算法在路径规划领域得到了广泛应用,但该算法的初始化参数步长和偏置概率对路径规划结果有直接影响。为了揭示初始化参数对RRT算法性能的影响规律,为参数选取提供依据,通过计算机模拟不同复杂程度任务空间下的路径规划问题,并利用RRT算法进行路径规划实验,从算法耗时、路径长度、规划失败概率3个方面统计分析初始化参数对RRT算法性能的影响。实验结果表明,初始化参数步长和偏置概率对RRT算法性能有直接影响,且不同复杂程度任务空间需要
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如今嵌入式ARM芯片在智能设备中的应用越来越广,在智能语音交互产品中,基于通用ARM平台实现声源定位功能有着广泛需求。相比传统专用语音处理芯片,使用ARM芯片可提高产品的集成度并降低成本。基于相位变换加权可控响应功率(SRP-PHAT)的声源定位算法,提出一种可应用于嵌入式平台的工程实现方法,并基于Python及C++语言对该算法进行设计与实现。实验结果表明,在0~8000Hz频段范围对语音信号进行处理能将误差范围控制在±14°以内,并将在嵌入式平台处理耗时控持在200ms以内。该算法在准确性及实时性上能