【摘 要】
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视频异常抖动消除过程中进行视频异常抖动检测,容易出现视频异常抖动消除效果不显著,峰值信噪比下降,平均编码时间上升的问题,为此提出基于局部特征约束的视频异常抖动消除,提取视频中的运动特征符,通过时间—空间滤波器对特征描述符进行平滑处理,获取对应区域的平滑估计.分别计算训练和测试视频中各个区域局部K-最近邻距离,获取两种视频的总体分值,对总体分值进行排序,确定视频异常抖动.同时估计相机运动路径,引入视频编码技术进行视频异常抖动消除.仿真实验结果表明,所提方法能够有效减少平均编码时间,增加峰值信噪比,有效消除视
【机 构】
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湖北工业大学工程技术学院,湖北 武汉430000
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视频异常抖动消除过程中进行视频异常抖动检测,容易出现视频异常抖动消除效果不显著,峰值信噪比下降,平均编码时间上升的问题,为此提出基于局部特征约束的视频异常抖动消除,提取视频中的运动特征符,通过时间—空间滤波器对特征描述符进行平滑处理,获取对应区域的平滑估计.分别计算训练和测试视频中各个区域局部K-最近邻距离,获取两种视频的总体分值,对总体分值进行排序,确定视频异常抖动.同时估计相机运动路径,引入视频编码技术进行视频异常抖动消除.仿真实验结果表明,所提方法能够有效减少平均编码时间,增加峰值信噪比,有效消除视频中的异常抖动.
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当前的通信接口特征匹配过程忽略了对各接口时间匹配序列的建立,无法获取特征提取的自变量,导致传统方法的通信接口处理器特征匹配效率偏低.为此,提出基于异步串行通信接口处理器的匹配优化方法.通分析通信接口的特征变量分布,建立基于各接口下时间匹配序列,计算对应模糊指数,得出特征提取自变量.基于此,通过异步串行矩阵分辨跟随自变量而变化的因变量特征点,利用快速最近邻搜索方法寻找所有邻近特征点,判定所有点位置及分布方向,计算水平及垂直方向的梯度,根据直方图对位置方向表达一致的特征点实现一一配对,至此,完成特征匹配优化.
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针对存在信号传输诱导时延的网络化控制系统,利用Matlab truetime2.0对控制系统进行建模,通过以往系统时延采样数据,对当下网络控制系统时延值进行神经网络预测,得到控制系统实时时延值,使之成为无延迟系统,消除传输时延对系统控制稳定性的影响.基于网络控制系统时延不确定特性提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的SSA-BP神经网络预测系统.通过系统仿真及对比来说明所提出的方法的有效性.
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