地理场景中多相机视频目标时空轨迹异常检测

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叶片的脉络模式是植物本身特有的生理特征之一。不同层级的叶脉在植物的生长发育过程中所担任的职能不同。通过对叶脉进行分割,我们可以将提取到的叶脉模型进一步用于植物品种识别、植物叶片定量化表型描述、植物品种分类和植物基因学等方面的研究。因此,叶脉分割技术在其中发挥着至关重要的作用。当下主流的叶脉分割算法主要是利用传统的手工提取特征算法来分割叶脉。这些算法自动化程度低、识别效果粗糙并且泛化性不高。此外,目
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心血管疾病的患病率逐年增加,对人类健康造成了极大威胁。心律失常的准确识别对诊治心血管疾病具有重大意义,利用计算机技术实现心电信号的自动识别主要分为预处理、波形检测和分类识别三个步骤。在实际应用中,由于不同程度的噪声干扰、特征波的错误定位和不充分的特征提取等原因,导致心律失常的分类效果并不理想。本研究围绕上述三个步骤分别做以下三点改进:(1)传统的去噪方法容易造成高频信号中有用信息的丢失,且对含有高
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聚类以无监督学习方式将无标签数据分为不同类簇,是当前数据挖掘的重要手段之一。其中,网格聚类以网格单元为处理单位,聚类时间复杂度独立于数据点的数目,在大数据集聚类方面备受青睐。然而,随着数据量的增大和数据维度的增加,网格聚类会因非空网格数量急剧增加而致聚类效率降低;此外,由于现实中的数据往往存在类簇间的交叉重叠,传统网格聚类算法使用连通性进行聚类容易将多个交叉类簇错误地聚为同一类簇,致使聚类精度降低
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网络化控制系统作为工业领域中重要的基础设施,已深入到经济、文化、政治和社会等各个领域。在加快社会发展进程的同时,也极大提高了人类的生活和工作质量。随着网络技术的飞速发展,网络化系统结构愈发复杂多变,其应用领域也在发生着翻天覆地的变化。在网络化系统中,其数据的有效传输常常依赖于网络中的有限带宽,但是在系统趋于稳定的过程中,其传输的数据有一部分具有较高的相似性。因此,为了减少这种不必要的相似数据传输,
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