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1.
随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式. 相似文献
2.
针对高端装备研制数据的保密性和重要性,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的高端装备研制数据脱敏方法。面对高端装备研制数据在数据挖掘和数据共享时可能面临泄露的风险,利用GAN进行数据脱敏。在随机生成的高斯数据集上进行实验,通过比较源数据和脱敏数据的统计特征,证明GAN的数据脱敏方法能够有效实现数据脱敏过程中所要求的数据安全性、数据有效性和成本可控性。最后,在Yeast数据集上进行验证, GAN输出的脱敏数据同样在现实世界数据集上表现出色,能够准确地预测Yeast的分类,为高端装备研制数据的管理和分析提供了一种新的思路。 相似文献
3.
基于作战环理论,从节点、边、环等层次建立武器装备体系作战网络模型,并结合蒙特卡罗方法,提出一套高效的体系相对贡献率评估方法。针对典型作战想定,研究两种导弹不同发射数目对突防和毁伤概率的影响。仿真结果表明:导弹的突防概率随着发射数目的增加而显著增加;当导弹发射数目超过6枚时,目标毁伤概率高达95.3%以上,基本达到饱和;导弹I2作战效能明显比导弹I1高;当发射导弹数量小于等于3枚时, I2的体系相对贡献率达到133.3%以上。 相似文献
4.
提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。 相似文献
5.
复杂网络拓扑结构对系统抗毁性影响研究 总被引:8,自引:0,他引:8
通讯网络的抗毁性、生物系统的健壮性、物理系统的稳定性都与各自系统内部网络的抗毁性息息相关。为研究复杂网络拓扑结构对复杂网络抗毁性的影响,建立了复杂系统的复杂网络抗毁性模型,以解析推导与计算机仿真相结合的方式研究了两种不同的复杂网络拓扑结构(随机网络和无标度网络)对复杂网络抗毁性的影响。并把仿真结果与解析分析的结果进行了对比分析,结果表明基于多Agent的建模仿真方法是一种研究复杂网络抗毁性的合适方法。 相似文献
6.
武器装备体系结构描述方法研究 总被引:6,自引:2,他引:4
分析了现代战场环境下武器装备体系结构的特点,提出了一种新的武器装备体系结构描述方法.该方法从总体描述、基于定义和面向应用三个方面对武器装备体系结构进行描述,以多视图产品的形式.描述武器装备体系的应用背景、组成元素、层次结构、通信关系以及对作战能力需求的满足程度等内容.以实现海上目标远程精确打击能力的武器装备体系为例,应用该方法进行体系结构描述并给出部分描述产品示例,结果表明,用该方法对武器装备体系结构进行描述是可行的. 相似文献
7.
对载人航天安全性评价时,需要处理两类不同的数据,即随机性数据和可能性数据。本文根据载人航天过程,初步建立了功能的对象模型,在此基础上,基于模糊规划方法,将两类安全性数据进行了统一处理,并提出了载人航天系统安全性模糊评价的求解方法。 相似文献
8.
DSS研究的一个新视角 总被引:4,自引:0,他引:4
本文从一新的系统视角勾画了DSS研究领域的框架,指出了当前DSS研究的薄弱环节, 相似文献
9.
面向并行工程的重调度方法 总被引:1,自引:0,他引:1
生产调度管理技术是决定CIMS能否取得预期经济效益的关键技术之一。现代CIMS加工过程迫切地需要有效的实时调度。本文在考虑了系统资源、工艺路线等并发因素的基础发式算法,提出了基于甘特图的时间点及优选调度离的概念,并给出了这种面向并行工程的重调度算法。最后,以实例说明了该方法。 相似文献
10.
针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持. 相似文献