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  • 简介:云存储技术具有统一管理、灵活安全等诸多优势和特点,但在进行视频图像数据存储时还有可以优化的空间。云存储系统可以使用更符合流式数据特点的存储方式,在不破坏数据完整性同时,可以根据精确的时间点坐标进行自定义的数据定位、查询、下栽、回放,视频图像数据的存储和使用效果会大幅提升。

  • 标签: 大数据 云存储 分布式 虚拟化 视频图像 流式数据
  • 简介:绿色环保,越来越受到人们的关注,节能减排也受到人们的大力推崇。从生产制造领域到生活日用领域,"绿色""节能"已然成为关键词。与人们出行密切相关的汽车维修行业也在不断地改进维修技术,在节能和减排方面做出贡献。也许有人会问:汽修有什么要节能?又有什么要减排?从事汽车维修行业的人都知道,提高维修效率、降低配件损耗、提升维修车辆的复原性是汽修行业追求的目标。但在实际的维修过程中,由于维修设备、维修技术等因素会使技师们的维修效果大打折扣。"节能减排,绿色维修"在汽保行业的推广对汽保行业意义重大,势必

  • 标签: 汽车维修行业 汽修行业 维修技术 节能减排 生产制造领域 复原性
  • 简介:本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算法的一个典型应用场景为监控视频动态背景建模,监控视频的每一帧图像的背景部分由于具有很强的相似性而构成低秩部分,而少量的运动目标构成视频的前景则对应于稀疏部分ReProSMR算法对图像序列进行矩阵低秩稀疏分解,便可成功地将静止的背景和活动的前景分开,从而实现背景动态建模和运动前景识别。ReProSMR算法是递归投影压缩传感(ReProCS)算法引入张量主成分分析后的改进算法实验结果表明,ReProSMR算法的计算效率显著高于ReProCS算法。

  • 标签: 张量主成分分析 稀疏矩阵恢复 ReProSMR