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基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测下载

weixin_39821746 2020-09-30 06:00:54

为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征,最后使用基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别,判断场景中是否有烟雾出现.试验表明,该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力,提高了烟雾检测的准确率,具有较好的工程应用价值.
相关下载链接：//download.csdn.net/download/weixin_38575536/12490769?utm_source=bbsseo

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英文版论文原文：[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30400645](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30400645 使用健壮的AdaBoost进行基于视频的火灾烟雾检测。 A Video Based Fire Smoke Detection Using Robust AdaBoost Xuehui Wu, ...

火灾图像检测识别：cnn卷积神经网络 Adaboost 支持向量机随机森林决策树完整代码数据

在本文中，我们的目标是提供使用最常见的无线技术的ML使能本地化技术的全面调查。首先，我们简要介绍了室内定位技术的背景。然后，我们讨论了各种最大似然技术(有监督和无监督)，它们可以缓解室内定位中的不同挑战，包括非视距(NLOS)问题、设备异构性和具有合理复杂性的环境变化。使用大量已发表的结果讨论了众多问题之间的权衡。我们还讨论了如何有效地使用ML算法来融合不同的技术和算法，以实现全面的IPS。本质上，这项调查将作为参考材料，以获得关于机器学习的最新发展的详细知识，以实现准确的室内定位。

AI传感器是将人工智能技术与传统传感器技术相结合的产物，旨在提高传感器的数据处理能力、准确性和智能化水平。这些传感器能够通过内置的算法和学习能力，对收集到的数据进行分析和处理，从而实现更加智能的决策和响应。从我搜索到的资料中可以看出，AI传感器的发展经历了从基础的人工智能应用到高级智能感知和决策制定的演进。例如，智能传感器不仅能够测量物理量并将其转换为可读信号，还具备了高级的学习和适应能力，能够进行数据解释、多传感器数据融合以及本地和远程数据验证。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 计算机体系结构是计算机科学与技术领域极为关键的课程，它聚焦于硬件与软件的交互以及计算系统设计优化的诸多方面。国防科技大学作为国内顶尖工科院校，其计算机体系结构课程备受瞩目。本课件汇集了该课程的核心内容，致力于助力学生深入探究计算机工作原理。课件内容主要涵盖以下要点：其一，计算机基本组成，像处理器（CPU）、内存、输入/输出设备等，它们是计算机硬件系统基石，明晰其功能与工作模式对理解计算机整体运行极为关键。其二，指令集体系结构，涵盖不同指令类型，如数据处理、控制转移指令等的执行方式，以及 RISC 和 CISC 架构的差异与优劣。其三，处理器设计，深入微架构设计，如流水线、超标量、多核等技术，这些是现代处理器提升性能的核心手段。其四，存储层次结构，从高速缓存到主内存再到外部存储器，探究存储层次缘由、工作原理及数据访问速度优化方法。其五，总线和 I/O 系统，学习总线协议，了解数据、地址、控制信号在组件间传输方式，以及 I/O 设备分类与交互方式，如中断、DMA 等。其六，虚拟化技术，讲解如何利用虚拟化技术使多个操作系统在同硬件平台并行运行，涉及虚拟机、容器等概念。其七，计算机网络与通信，虽非计算机体系结构主体，但会涉及计算机间通信方式，像 TCP/IP 协议栈、网络接口卡工作原理等。其八，计算机安全与可靠性，探讨硬件层面安全问题，如物理攻击、恶意硬件等及相应防御举措。其九，计算机体系优化，分析性能评估指标，如时钟周期、吞吐量、延迟等，学习架构优化提升系统性能方法。其十，课程习题与题库，通过实际题目训练巩固理论知识，加深对计算机体系结构理解。国防科大该课程不仅理论扎实，还可能含实践环节，让学生借助实验模拟或真实硬件操作深化理解。课件习题集为学习者提供丰富练习机会，助力掌握课程内容。共享

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