دانلود پاورپوینت تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی

اختصاصی از یارا فایل دانلود پاورپوینت تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx ( قابلیت ویرایش متن )

فروشگاه فایل » مرجع فایل

---

 قسمتی از اسلاید متن ppt : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی موضوع ارائه فهرست مطالب مقدمه اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده ردیابی ماشین در زمان حقیقی یکپارچه کردن مسیریابی و ردیابی نتیجه گیری مقدمه دراین جا یک الگوریتم ردیاب و مسیریاب ماشینی با زمان حقیقی برای عکس های ویدئویی ماشینی معرفی می کنیم. این ردیاب ماشینی با زمان حقیقی کاربردهای قابل استفاده ای دارد مثلا" برای همین سیستم اخطار دهنده تصادم رو در روی ماشین ها . ما از سیستم CDT برای گردآوری ویژگی های تصاویر استفاده می کنیم.
اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده اگر بخواهیم در این روش ردیابی موانع از نظر کامپیوتری دقیق باشیم باید کلی اطلاعات و یا خصوصیات جمع اَوری کنیم. روشی که پیشنهاد می شود ، سیستمی است که بر اساس ظاهر است. ردیابی ماشین در زمان حقیقی از خصوصیات مختصاتی ساده برای طبقه بندی ماشین استفاده می شود: تراکم گوشه ها،تراکم خط های عمودی و افقی ودرجه انحراف ناحیه . در حقیقت ،این چهار خصلت به تنهایی یک طبقه بندی خوبی را ارائه می دهند. قطعه قطعه کردن تصاویر فرضیه ساختن ردیابی ماشین بررسی فرضیه نتایج ردیابی قطعه قطعه کردن تصاویر در قطعه بندی بر اساس CDT قطعه های تصویر به وسیله ی پیدا کردن قطعات خطوط و بکاربردن CDT برای یافتن یک تقسیم بندی مثلثی مناسب . از یک ردیاب گوشه ای که همراه است با دسته بندی کردن خطوط و متناسب کردن اَنها برای بدست اَوردن قطعات خطوط استفاده می شود. همچنین از یک ردیابی خطی برای شکستن خطوط منحنی ها استفاده کردیم.
مثالی از ردیابی خطی و نتیجه ی CDT فرضیه ساختن یک فرضیه ماشینی از دو قطعه خط افقی بوجود می اَید.در ابتداخط های افقی از بین گوشه های مثلث ها انتخاب میشوند. یک خط افقی به عنوان baselineماشینی کاندید میشود، فرضیات مکانی 3-D ماشین تخمین زده میشود. قدم بعدی جستجو کردن برای خط های ممکن بالایی است.
مجموع 25فرضیه تولیدشده توسط روش گروه بندی مثلث بررسی فرضیه ها چهار خصلت مختصاتی برای بررسی یک فرضیه استفاده شده است. تراکم گوشه ای تراکم خطوط افقی تراکم خطوط عمودی انحراف استاندارد تراکم گوشه ای بوسیله ی میانگین تابع انرژی به روی تمام pixel ها بدست می آ ید.   تراکم خطوط افقی بوسیله ی میانگین گرفتن ماکزیمم (y|,0∂/I∂|α-|x∂/I∂|)به روی تمام pixel ها .حساب می شود.(3= α) ( x∂/I∂ )و (y∂/I∂) ب

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .
  

---

 « پرداخت آنلاین »

Budget Constrained Execution of Multiple Bag-of-Tasks Applications on the Cloud (رشته حسابداری)

اختصاصی از یارا فایل Budget Constrained Execution of Multiple Bag-of-Tasks Applications on the Cloud (رشته حسابداری) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دوست عزیز

ابتدا بر روی لینک زیر کلیک کن و مقاله اصلی را دانلود کن.

اگه از مقاله خوشت اومد و تاییدش کردی

میتونی ترجمه سلیس و روان این مقاله رو در پایین صفحه

با قیمتی استثنایی خرید و دانلود کنی

 

عنوان فارسی مقاله

اجرای بودجه محدود از برنامه های بسته وظایف چندگانه بر روی ابر

لانگ تائی, بلسون وارگس و آدام بارکر

دانشکده علوم کامپیوتری, دانشگاه سنت اندروز, فایف, UK

چکیده

بهینه سازی اجرای برنامه های بسته وظایف (BoT) بر روی ابر, با توجه به مبادلات بین عملکرد و هزینه های مالی، مشکلی دشوار است. این مشکل می تواند به هنگامیکه برنامه های BoT چندگانه نیاز به اجرا دارند پیچیده تر گردد. در این مقاله, ما الگوریتمی ابتکاری را ارائه داده و به اجرا در می آوریم که وظایف برنامه های چندگانه را در ماشین های مجازی ابری مختلف به منظور به حداکثر رساندن عملکرد هنگام جبران محدودیت بودجه معین زمان بندی می کند. رویکردهای فعلی در برنامه ریزی مربوط به وظایف، محدود می باشد چرا که آنها محدودیتی را در تعدادی از منابع ابری قرار می دهند که می تواند توسط برنامه های کاربردی بکار گرفته شود. هرچند, در الگوریتم پیشنهادی چنین محدودیت هایی وجود ندارد, و در مقایسه با روش های دیگر, الگرویتم بطور متوسط، عملکرد اصلاح شده 10 درصدی را به دست  می آورد. همچنین نتایج آزمایشگاهی نشان می دهد که الگوریتم, حتی با وجود محدودیت های کم بودجه که نمی توانند بوسیله روشهای رقابتی کسب شوند عملکردی سازگار را نشان می دهد.

تحقیق زمان حقیقی تشخیص مانع بر اساس Constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی

اختصاصی از یارا فایل تحقیق زمان حقیقی تشخیص مانع بر اساس Constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت فایل : WORD + PPT

تعداد صفحات:31 ص + 27 اسلاید

فهرست مطالب:
عنوان                                                                                                     صفحه

       مقدمه     5
1.    دیدگاههای پیشنهادی و عملیات مربوطه    8
2.    ردیابی ماشین در زمان حقیقی    12
          1-2 قطعه قطعه کردن تصویر     13   
         2-2 فرضیه ساختن                                                                                        15
         3-2 بررسی فرضیه ها (الگوریتم طبقه بندی فرضیات)     17
        4-2 نتایج ردیابی                                                                                            21
3.    انسجام دادن مسیریابی و ردیابی                                                                    23
         1-3  استدلال احتمالی  A                                                                              24
        2-3 ساختار مسیریابی                                                                                   27
3.    نــتیجـه گـیـری                                                                                           28
      منـابــع و مــاخـذ                                                                                        30



فهرست اشکال
عنوان شکل                                                                                            صفحه

شکل 1    14
شکل 2    16
شکل 3    16
شکل 4    19
شکل 5    20
شکل 6    22
شکل 7    29




مقـدمـه
در دهه ی گذشته ، در واقع پیشرفت گسترده ای در زمینه ردیابی و تشخیص اجسام صورت گرفته است . با این وجود بسیاری از الگوریتم های ردیابی اجسام یکسری ترکیبات پرهزینه ای را مثل معیار lone's با خصوصیات ثابت متحمل می شوند ، گرچه قدرت محاسبات کامپیوتر به طرز چشمگیری بهبود یافته است اما هنوز چنین دیدگاهها و روش هایی محتاج یکسری محاسبات کامپیوتری دقیق و بیشتری برای کاربردهایی با زمان حقیقی هستند.
این سیستم ردیابی با زمان حقیقی حیطه ی پژوهشی گسترده و مهمی دارد و از سیستم  کاربردی مفید و سودمندی همچون  سیستم اخطار دهنده تصادف رو در روی ماشین ها (شاخ به شاخ شدن)  برخوردار است سیستم اخطار دهنده ی تصادف به راننده مانع های سرجاده را نشان می دهد و اورا از تصادف احتمالی آگاه می کند .
  این سیستم ردیابی براساس دیدن است و این الگوریتم مسیریاب می تواند برای بهبود کارکرد هشدار برخورد بسیار مثمر ثمر باشند. به عنوان مثال بسیاری از سنسورهای LIDAR به خاطر بررسی مکانیکی و بررسی قبلی اطلاعات و فرآیند پیش پردازش داده ها عکس العمل هایی باتاخیری دارند. این تاخیرات طولانی توانایی و قابلیت سیستم را برای عکس العمل سریع روی خطوط جهت هدایت ماشین محدود می کند.
از طرف دیگر سیستم های بصری کامپیوتری تأخیری ندارند و حتی درشرایط کوتاه بودن زمان پردازش می توانند عکس العمل سریعتر و زمان تاخیر کوتاهتر را ایجاد نماید . علاوه بر این الگوریتم های دید کامپیوتری از قدرت ردیابی افقی بالاتر و دقت ردیابی بیشتری برخوردار می باشند.
هم چنین سیستم ردیابی بینا با همکاری یک الگوریتم ردیابی مسیری (تشخیص خطی ) می تواند به اجرای صحیح سیستم هشدار برخورد کمک نماید. (در شرایط استفاده از سیستم هشدار دهنده تصادف ، دانستن و اطلاع از این که مانع در مسیر مشابه با خود وسیله قرار دارد یا نه بسیار حائز اهمیت است.
این سیستم ردیابی بینا زمانی که در وسیله در line خود باشد کاملا دقیق عمل می کند اما اگر دوربین نیاز به callibre کردن و سنسورهای فعال داشته باشد دچار مشکل می شود.
به عنوان مثال بسیاری از این الگوریتم های بینا فاصله ی یک پیچ را با فرض مسطح بودن زمین تخمین می زنند که اغلب به خاطر یکسری نوسانات و تپه ها و تغییرات وسیله نقلیه اندازه ی حقیقی نیست و دارای خطا می باشد .چنین خطایی وقتی هدف در فاصله ای بیش از 30 متر قرار دارد بسیار چشمگیر خواهد بود. استفاده از ردیاب بینا (با سنسور اتصال) می تواند بسیار مفیدتر باشد . چرا که بیان این مطلب که آیا شئی در یک مسیر مشابه قرار دارد یا خیر کاری بس آسانتر است . به علاوه ، این کار می تواند با حذف خطاهای داخلی موجود در بافت و سازه مختصات وسیله نقلیه به پیشرفت تشخیص خطی کمک شایان ذکری نماید .