导读:本文包含了并行分布式检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分布式,算法,雷达网,自适应,复本,故障,目标。
并行分布式检测论文文献综述
杨云山[1]（2017）在《分布式目标检测在FPGA中并行实现》一文中研究指出目标检测技术的应用领域愈发多样,随着科技发展渗入全球各项尖端领域。作为图像的最重要的特征之一,图像的边缘信息是目标检测中十分关键的技术,已经在图像的分割,检测,识别等领域被大量应用。许多研究都将图像的边缘信息结合图像纹理,色彩等特征应用到目标检测中来以获得对光照等变换下更好的鲁棒性,但这将面临计算量大,传统软件难以满足实时性的要求等问题。针对此,本文的研究核心侧重在:1、Sobel是在实践中计算梯度最常用的边缘检测算子之一,针对算法采用全局阈值及对光照变换鲁棒性差等问题,本文设计了基于Sobel算子的分布式检测算法。根据人类视觉感知模型的特点,构建部分灰度特征自适应阈值函数以改善算全局阈值问题以提高其性能,构建梯度核函数以解决其对光照等原因造成的低梯度部分检测困难问题。2、针对应用中对Sobel算子实时性要求高,计算数据量大的问题,本文提出一种分布式Sobel算子在FPGA中的并行结构。在Simulink/XSG上构建系统结构并仿真,并在FPGA中通过硬件编程语言搭建图像采集与显示平台,将自适应算法以及梯度核函数通过生成MIF文件初始化Block RAM的方式搭建以降低系统延迟提高实时性。3、针对目标检测操作中常常需要及时获得人脸,手等裸露部分轮廓信息的问题,本文设计了一种基于色彩空间结合梯度信息的肌肤轮廓提取方法,并给出一种基于YCbCr空间与边缘检测算法的肤色轮廓提取FPGA并行结构。本文采用3×3模板计算部分灰度特征值来计算部分区域阈值,提高了系统对光照不均等问题的鲁棒性,并将梯度经过梯度核函数映射,提高了对低梯度部分的检测效果。将本文算法与色彩空间结合,设计了一种快速肤色轮廓检测方法。算法在XSG上建模仿真,并映射到Altera Cyclone IV FPGA平台,图像数据流来自OV7725采集的640×480@30FPS的图像,满足实时性要求。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-03-02）
陈权[2]（2015）在《基于分布式集群的多摄像头的目标检测和跟踪的并行算法》一文中研究指出随着人们生活水平的提高,安全意识的不断提升,视频监控作为有效的安保手段,正越来越多的被安装到各个场所。而与日俱增的高清摄像头数量使得流媒体服务器不堪重负,为了解决飞速增长的高清摄像头数量和单服务器服务能力有限之间的矛盾,本文讨论了基于分布式集群的多摄像头的目标检测和跟踪的并行算法。首先,学习和分析已有的检测和跟踪算法,并对混合高斯背景模型检测效率进行测试,发现其处理高清视频时很难达到实时性要求。其次,对混合高斯算法进行改进和解耦,提出分块检测思想,对每帧图像进行拆分,交由不同单元处理。对于集群中不同单元处理能力的不同,提出多个像素合成小块,利用小块均值进行建模的思想。对于停滞目标会被训练成背景的问题,提出累计差异量Q,判断目标是否停滞。再者,对Kalman滤波进行改进,增加新近量测数据在滤波中的作用,增添了消渐因子γ(γ>1)。利用Kalman预测对目标进行初步分类,交由不同处理单元进行直方图匹配。对于多摄像头匹配问题,提出了路径模型,提高匹配效率。最后,对改进和解耦的算法,编写Storm集群运行的Topology程序,验证检测和跟踪效果,并对算法的实时性进行分析,发现本文的基于Storm分布式集群的检测和跟踪的并行算法完全能够达到实时监控的要求。(本文来源于《南京理工大学》期刊2015-01-01）
杨国栋[3]（2014）在《基于分布式并行聚类的SAR图像变化检测算法研究》一文中研究指出SAR(Synthetic Aperture Radar)图像变化检测可以应用在自然环境监测、灾害评估、军事打击效果评估和城市规划等众多领域,使得SAR图像变化检测成为遥感领域的研究热点。近年来随着雷达成像能力的提升,SAR图像的数据规模变得越来越大,传统串行变化检测算法已经越来越难以应对数据量不断增长的SAR图像。本文将核模糊C均值聚类算法(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)与分布式并行计算框架相结合,提出了两种基于分布式并行聚类的SAR图像变化检测方法,分布式并行计算框架能够充分利用集群中众多节点的计算能力和存储能力,可以有效应对大规模的SAR图像变化检测问题,加快变化检测的速度。1.提出了一种基于H-KFCM(Hadoop based KFCM)的分布式并行SAR图像变化检测方法。在变化检测过程中,利用聚类算法对差异图进行聚类分析是计算复杂度最高,计算时间最长的部分。Hadoop分布式集群计算平台可以利用分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和Map Reduce计算模型分布式地存储和处理大规模数据。本文提出的基于H-KFCM的SAR图像变化检测方法,将KFCM算法与Hadoop相结合,将KFCM算法中隶属度迭代计算映射到Map Reduce中的Map阶段,通过集群多节点分布式执行Map任务实现隶属度矩阵的并行计算;将KFCM的聚类中心更新过程映射到Reduce阶段,Reduce收集不同节点的Map任务计算结果,规约求和更新聚类中心,实现了对SAR图像变化检测差异图的分布式并行聚类。通过设计相关实验,证明了本文提出的H-KFCM分布式并行变化检测方法是有效的,并且在Hadoop集群节点数增加时,对相同SAR图像的变化检测时间明显减少,证明了该算法具有良好的并行加速性能。2.提出了一种基于S-KFCM(Spark based KFCM)的SAR图像变化检测方法。Spark是一种针对迭代作业和交互分析等领域而设计的基于内存计算的分布式并行平台,相比于Hadoop的Map Reduce框架,Spark在运行相同的作业时可以取得几十倍甚至百倍加速性能提升。该算法将利用KFCM算法分析差异图的过程迁移到Spark内存计算框架上实现,将变化检测过程中最耗时的聚类分析过程并行的完成。在Spark中,KFCM算法的计算过程由一系列有依赖关系的弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets,RDD)实现,Spark能够在集群多个节点上对RDD进行并行计算。KFCM迭代过程需要重复地利用输入数据集,RDD能够将这些复用数据集驻留在内存中,避免频繁的硬盘I/O,提高了计算效率。通过在不同规模SAR图像数据集上的实验,结果证明基于S-KFCM的变化检测方法是有效的,且相比基于Hadoop实现的变化检测方法,该方法能达到17倍左右的加速性能,证明了该方法能够支持大规模SAR图像数据的聚类分析,快速有效的完成SAR图像变化检测。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
于泽,周荫清[4]（2010）在《基于区间编码遗传算法的并行分布式恒虚警检测优化方法(英文)》一文中研究指出针对采用K/N融合准则的并行分布式恒虚警检测问题,提出了一种基于区间编码遗传算法的优化方法。选取N?1个局部虚警概率作为优化变量。依据约束条件,采用逐个优化技术依次设计各个局部虚警概率的编码区间,将约束优化转化为无约束优化,克服了遗传算法中通常采用惩罚技术引起的迭代次数增加的缺点。将该优化方法应用于天基SAR多视角协同探测中,确定了每个局部判决器的标称化因子,对系统中包含2个、3个和4个独立SAR系统的情况分别进行了仿真验证,并对比分析了K、N变化时的检测性能。(本文来源于《Chinese Journal of Aeronautics》期刊2010年03期）
罗红英,刘进忙,陶英歌[5]（2009）在《分布式并行雷达网的抗无人机目标检测模型》一文中研究指出针对未来防空领域抗无人机的目标检测问题,描述了雷达组网分布式检测系统中的并行网络结构,对局部判决异步情况下的分布式检测进行了优化设计,并对各部雷达相同情况下的抗无人机目标检测性能进行了分析。仿真结果表明该方法能够大大提高无人机目标的检测概率。(本文来源于《电光与控制》期刊2009年10期）
刘玉雪,李文敬,杨立志,张海志[6]（2009）在《Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进》一文中研究指出探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.(本文来源于《广西师范学院学报(自然科学版)》期刊2009年02期）
刘昊,王洪涛,郝志华[7]（2009）在《大空间检测设备应用网络化分布式并行计算技术》一文中研究指出本文结合国家建筑工程质量监督检验中心在北京市通州区检测基地(葛渠)建设的超常规幕墙的气密、水密、抗风压以及平面内变形性能检测设备的实例,指出了在大型检测设备中采用传统的中心计算机加外设的结构的一些不足和缺陷,并为此介绍了为解决这些不足和缺陷而采用的网络化分布式并行计算技术,以及这项技术的优点和普遍适用性。(本文来源于《建设科技》期刊2009年01期）
左朝树,刘心松,邱元杰,陈小辉,李可[8]（2007）在《一种分布式并行服务器节点故障检测算法》一文中研究指出故障检测技术是实现分布式并行服务器容错的基础。为了尽可能减小故障检测算法对系统通信开销的增加,寄生式自适应故障检测算法被提了出来。该算法依靠系统内部固有的信息交换进行故障检测,而通过自回归AR模型预测消息的传输时间和处理时间,并以此自动调整故障检测的阈值,达到自适应系统运行状况的目的,最后通过伪代码的形式描述了该算法的实现。该算法已被应用于分布式并行数据库系统DPSQL,较好地实现了节点故障检测。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2007年01期）
左朝树[9]（2005）在《基于寄生式故障检测的分布式并行服务器系统容错技术》一文中研究指出随着经济的全球化发展，特别是电子商务的出现，工业经济不断向知识经济转变，企业对信息具有重大的依赖性。目前的服务器系统在可靠性方面不能完全满足这种需求，研制具有强容错能力的服务器系统具有重要的意义。该课题将容错技术、分布式技术、并行处理技术、网络技术等相互融合，提出了分布式并行服务器系统的体系结构，并基于该体系结构研究多模型预测复本控制机制和基于寄生式故障检测的容错机制，能实现服务器系统的“永不停顿”。 文章在研究集群Web服务器系统和分布式并行数据库系统基础上，结合分布式系统、并行处理系统等相关概念，给出了分布式并行服务器系统的定义，并根据容错处理的需要研究了系统结构及相关模块。分布式并行服务器系统由四个部分组成：接口系统、执行系统、通信系统和管理系统。接口系统负责服务器系统与客户端的交互，执行系统负责完成用户的任务请求，通信系统负责节点间的信息交换，而管理系统负责整个系统的管理和维护。 在分布式并行服务器系统中，复本控制机制在保证用户数据可用性的前提下尽可能提高系统的资源利用率。在研究前人成果基础上，文章提出了预测复本控制算法。该算法通过选择合适的数学模型来预测各个节点未来可能达到的任务量，以此作为依据并在保证可用性的前提下，采用多目标优化策略确定数据的冗余度和驻留节点。该算法比纯基于过去或现在任务情况部署复本的一些复本控制算法，具有较高的准确性，并对系统资源利用率有较大的提高。 为了实现分布式并行服务器系统的容错，文章在研究现行故障检测技术基础上，提出了寄生式故障检测算法。该算法通过监测系统内节点间的信息交换，并以动态的时间阈值确定故障节点，与其它检测算法相比能明显地减少系统的通信开销。在节点出现故障时，通过动态重构任务执行过程中的主代理或辅代理等，系统保证当前正在执行的任务不会被终止，以提高系统的可靠性及可用性，实现故障透明。同时，系统通过数据动态重构和系统动态重构将故障节点隔离，使整个系统运行在正常状态。系统利用该机制可实现服务器节点的动态在线加入和退出，从而实现在线维护，使系统具有“永不停顿”的能力。 最后，文章对分布式并行服务器系统的可靠性及可用性、平均响应时间进(本文来源于《电子科技大学》期刊2005-06-01）
张铁军,哈景楠,董卫权,顾思宁,王平[10]（2004）在《一种网络事件分布式并行检测机制》一文中研究指出如何有效地检测网络事件是大规模网络管理面对的一个挑战 .本文在对网络事件进行定义和分类的基础上 ,提出了一种网络事件的分布式并行检测方法 ,有效地提高了事件检测的及时性和准确性(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2004年03期）
并行分布式检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着人们生活水平的提高,安全意识的不断提升,视频监控作为有效的安保手段,正越来越多的被安装到各个场所。而与日俱增的高清摄像头数量使得流媒体服务器不堪重负,为了解决飞速增长的高清摄像头数量和单服务器服务能力有限之间的矛盾,本文讨论了基于分布式集群的多摄像头的目标检测和跟踪的并行算法。首先,学习和分析已有的检测和跟踪算法,并对混合高斯背景模型检测效率进行测试,发现其处理高清视频时很难达到实时性要求。其次,对混合高斯算法进行改进和解耦,提出分块检测思想,对每帧图像进行拆分,交由不同单元处理。对于集群中不同单元处理能力的不同,提出多个像素合成小块,利用小块均值进行建模的思想。对于停滞目标会被训练成背景的问题,提出累计差异量Q,判断目标是否停滞。再者,对Kalman滤波进行改进,增加新近量测数据在滤波中的作用,增添了消渐因子γ(γ>1)。利用Kalman预测对目标进行初步分类,交由不同处理单元进行直方图匹配。对于多摄像头匹配问题,提出了路径模型,提高匹配效率。最后,对改进和解耦的算法,编写Storm集群运行的Topology程序,验证检测和跟踪效果,并对算法的实时性进行分析,发现本文的基于Storm分布式集群的检测和跟踪的并行算法完全能够达到实时监控的要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
并行分布式检测论文参考文献
[1].杨云山.分布式目标检测在FPGA中并行实现[D].电子科技大学.2017
[2].陈权.基于分布式集群的多摄像头的目标检测和跟踪的并行算法[D].南京理工大学.2015
[3].杨国栋.基于分布式并行聚类的SAR图像变化检测算法研究[D].西安电子科技大学.2014
[4].于泽,周荫清.基于区间编码遗传算法的并行分布式恒虚警检测优化方法(英文)[J].ChineseJournalofAeronautics.2010
[5].罗红英,刘进忙,陶英歌.分布式并行雷达网的抗无人机目标检测模型[J].电光与控制.2009
[6].刘玉雪,李文敬,杨立志,张海志.Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进[J].广西师范学院学报(自然科学版).2009
[7].刘昊,王洪涛,郝志华.大空间检测设备应用网络化分布式并行计算技术[J].建设科技.2009
[8].左朝树,刘心松,邱元杰,陈小辉,李可.一种分布式并行服务器节点故障检测算法[J].电子科技大学学报.2007
[9].左朝树.基于寄生式故障检测的分布式并行服务器系统容错技术[D].电子科技大学.2005
[10].张铁军,哈景楠,董卫权,顾思宁,王平.一种网络事件分布式并行检测机制[J].小型微型计算机系统.2004
论文知识图
