摘要：共享单车因其流动特性,常呈现车辆流动的马太效应,部分区域单车堆积,其他区域却单车匮乏,严重影响车辆周转率,致使单车分布失衡。这种不均衡分布让传统调度方法难以依据实时交通流量、用户需求分布和单车分布等复杂因素动态地选择最优站点,造成调度成本高、效率低。鉴于此,设计一种基于深度强化学习的共享单车调度优化方法。综合步行距离、单车电量和支付费用构建用于评估共享单车调度效果的效用函数。借助构建的效用函数,运用深度强化学习模型在多个调度站点中选择最优站点,并将其作为优化模型的输入。设定用户满意度最大化和调度成本最小化的目标函数,同时考虑供需平衡和调度能力等约束条件来建立调度优化模型。通过迭代算法求解此模型得到Pareto最优解集,再用加权求和法根据实际需求选择Pareto最优解集中的最优解,生成最优的调度方案。实验结果表明,共享单车调度成本降低幅度随迭代次数增多而增大,证明该方法在降本增效方面的可行性与有效性。

摘要：因尾矿库地形复杂,摄像头视角多样,不同图像间可能存在显著的透视差异。传统方法在处理尾矿库监控图像时,未充分考虑图像间的透视变换和相机姿态变化,导致捕获的特征点不够准确或稳定,增加了跟踪和监测的难度。为此,文章提出一种基于物联网的尾矿库智能监控中的视觉特征高精度捕获方法。利用物联网技术在尾矿库部署传感器和高清摄像头,以实时采集尾矿库的智能监控视觉数据。针对采集到的包含大量颜色和纹理信息的原始视觉数据,实施灰度化与二值化处理,以减少光照变化及阴影等干扰因素的影响,提高视觉数据质量。在图像的二值化基础上,进一步计算每个像素点的梯度方向和幅值,以有效增强图像中的边缘信息。采用图像匹配算法,在图像中寻找并匹配关键点。基于匹配的关键点构建单应性矩阵,用于校正图像间的透视变换或估算相机姿态。严格筛选并保留匹配度较高的内点(即匹配准确的关键点),将其作为视觉特征捕获点集,实现视觉特征的高精度捕获。实验结果表明,采用该方法后,Pratt品质因数普遍达到了0.9以上,视觉特征捕获精度较高,能够更准确地捕获尾矿库图像中的关键视觉特征,同时有效抑制噪声和保持图像清晰度。

摘要：为提高虚拟现实模糊图像复原图像的SSIM值,文章提出了基于小波域的虚拟现实模糊图像复原方法。通过摄像头、传感器等设备对虚拟现实图像进行采集,并基于小波域的方法对采集到的图像进行分解处理;建立虚拟现实模糊图像复原流程,并融入小波域理论优化复原流程;将采集到的图像及分解的数据在优化后的图像复原流程中进行操作,实现小波域虚拟现实模糊图像复原。对上述设计进行实验,结果显示,基于小波域虚拟现实模糊图像复原方法所复原图像的SSIM值均在90以上。

摘要：由于通信节点在告警阈值设定方面存在局限性,导致平均绝对误差MAE较大,因此设计一种基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法。全面采集通信节点的安全影响因素,并进行预处理。提取通信节点的异常流量和访问模式变更等安全风险告警特征,采用改进后的遗传算法,构建通信节点安全风险告警模型。模型不仅能够准确预测潜在的安全威胁,还能根据实时数据动态调整告警策略。最终,通过改进后的模型部署,实现对通信节点安全风险的实时监控与高效告警。实验结果表明,设计方法在所有类型的攻击风险下均展现出了较低的MAE值,特别是在拒绝服务攻击和数据篡改攻击方面,其MAE值分别为0.052和0.036,明显低于其他两种方法,这表明提出的基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法更适用于实际应用。