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为了解决大规模的应急系统中的物资调配的问题, 以时间性,效率性为优化目标, 建立了模糊目标集数学模型,给出了单事故点的优化算法;并提出了一个以应急事故点为中心对救援点进行聚类划分的方法,将复杂多事故点应 急调配的问题分解为单事故点来计算,把任务分配到不同处理器中并行执行. 实验结果表明, 基于多目标优化模型的并行算法大大地提高了应急调配解算速度,能为决策者提供更有效、快速、智能的服务.

基于光流法和卡尔曼滤波的多目标跟踪

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YOLO和RCNN对象检测和多对象跟踪对象检测和跟踪对象检测是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于检测特定类别的语义对象（例如人，建筑物或汽车）的实例。数字图像和视频。 我在Ubuntu 16.04 / 18.04上测试过的环境。 该代码可以在其他系统上工作。 [Ubuntu深度学习环境设置] Ubuntu 16.04 / 18.04 ROS Kinetic / Melodic GTX 1080Ti / RTX 2080Ti python 2.7 / 3.6

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