简介:电力通信网所承载的业务种类多样,一种符合电力生产实际的业务路由分配方法可有效降低电力生产控制类与管理信息类业务的安全风险。文章针对电力通信网的典型结构,综合考虑业务重要度与业务路由配置方法,提出一种非一致性业务路由能量模型。基于该模型,提出了一种基于K最短路径与遗传算法的业务路由分配与优化方法,实现了全量业务场景下的全局路由自动化分配。通过仿真实验证明了该方法在降低电力通信网业务风险上的可行性与有效性。对比传统的最短路径路由分配方法,该方法计算得到的路由在满足电力通信网路由配置原则的基础上实现了非一致性业务的风险均衡,为电力通信网网络优化工作提供了可靠支撑。
简介:首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割,分割出手势区域,使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪,获得手势中心点的位置。在此基础上,记录各帧中心点位置,得到运动轨迹,利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别。该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别,无需特征选择或训练样本的搜集。最后,采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现,并采用HLS硬件加速工具进行算法加速。实验结果表明,该算法可实现较精确的手势识别,接受弹性的输入采样,识别正确率在95%以上,且通过硬件加速后,可在嵌入式平台中实时识别,具有较好的实时性。