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1.
随着SAR成像技术的快速发展,SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长,这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析,提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接,并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现;对比实验证明,基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效,且并行拼接后的完整图像效果良好.  相似文献   
2.
针对大规模动作识别时间长、识别精度低等问题,本文提出基于Spark框架的特征提取并行解决方法,利用Spark的内存计算能力,将视频数据分割成视频或帧,并将其放置到弹性分布式数据集(Resilient Distributed Data-sets Sets,RDDS)中进行后续处理,针对主流的深度学习特征提取方法:轨迹池深...  相似文献   
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