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随着三大运营商开启4G业务,中国正式进入4G时代。每一次技术的革新都将催生新的产业或是带来产业的大发展大变化。同样,4G的发展成为视听产业的强大助推器。中国移动市场预测,在中国移动数据总量中,约70%来自于视听业务。视听业务不只是高清视频播放,还将在社会、生产、生活全方面得以广泛应用。目前,在移动互联网视听产业发展的道路中仍有许多未知空间,存在着巨大的发展潜力,同时发展中存在的问题、难题更是需要相关资深专家、行业翘楚共同探讨。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(6)
数传电台在工业现场有着广泛的应用,该类设备提供了一种在无运营商网络环境下的低成本数据通信方案。然而受限于数传电台的通信机制,多个数传电台间的组网技术是困扰数传电台进一步推广应用的关键问题。本文结合数传电台的通信特点,在借鉴计算机网络设计思想的基础上,提出了一种基于数传电台的网络通信协议。 相似文献
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近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献