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为了解决传统技术易受外界干扰,造成视觉特征存在缺失,影响定位结果,且仅可应用于颜色特征显著的视觉特征定位的弊端,通过SURF法和Euler距离匹配研究了一种物联网下大区域校园智能视觉特征定位技术。通过物联网技术对监控的大区域校园图像进行智能采集,给出物联网视觉传感器分布情况。针对采集图像进行预处理,增强图像干扰抑制能力。把图像当成包,把分割后图像块当成包中的示例,在大区域内为某视觉图像确定最优标注。在此基础上,通过SURF算法对视觉特征点进行检测,利用Euler距离实现物联网下大区域校院智能视觉特征匹配定位。结果表明:所提技术检测特征无显著差异,具有不变性;对白天校园人行道区域进行视觉特征定位,定位误差低;对夜间校园主干道区域进行视觉特征定位,定位误差较白天无显著差异。可见所提技术视觉特征定位精度高。  相似文献   
2.
【目的】本研究通过构建融合存储系统来解决高校海量数据资源的存储问题,从而有效缓解“数据孤岛”、数据迁移困难等问题,实现高校多平台间信息资源的整合与高效利用。【方法】本研究结合高校自身的软硬件特点,对智慧化校园建设背景下高校平台的分布式存储技术展开研究。【结果】基于存储切片、分布式共享原理构建了一个高效率、分布式、高安全性和较低成本的分布式融合存储系统及成果展示平台。【结论】该融合存储平台实现了高校内软硬件资源的优化配置和应用,提高了数据的存储传输效率、设备性能及数据有效利用率。  相似文献   
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