2、计算机集成系统中的死锁研究介绍

计算机集成系统中的死锁研究介绍

1. 引言

计算机集成系统的结构特点是一组执行进程共享(或竞争)一组资源。例如,多任务操作系统中运行的进程、分布式数据库系统中的事务、并发软件系统和计算机网络、自动化制造系统生产的零件,以及运输系统中争夺同一路径的车辆。这些相互作用的部分和共享资源构成了资源分配系统(RAS),可能导致孤立执行任务时不会出现的问题,其中之一就是死锁。

死锁是离散事件动态系统(DEDS)中出现的一种逻辑状况,由资源分配不当引起。Coffman、Elphick和Shoshani提出了死锁发生的四个必要条件:
- 互斥 :任务要求对所需资源进行独占控制。
- 不可抢占 :资源在被任务使用完毕之前,不能被强制从持有它们的任务中移除。
- 等待条件 :进程持有已分配的资源,同时等待其他资源。
- 循环等待 :存在任务的循环请求,每个任务持有下一个任务所请求的一个或多个资源。

解决通用并发系统的死锁问题非常复杂,没有通用解决方案。因此,研究人员专注于解决特定应用领域系统的死锁问题。根据资源分配请求结构,RAS可分为以下几类:
| RAS类型 | 描述 |
| — | — |
| 单单元RAS(SU - RAS) | 每个处理步骤,零件只需要单个资源的一个单元。 |
| 单类型RAS(ST - RAS) | 每个处理步骤,零件需要单个资源的多个单元。 |
| 合取RAS(C - RAS) | 每个处理步骤,零件需要一组资源中每个资源的任意数量

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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