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基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。     

顺德某片区截污管网CCTV检测与修复技术

顺德某片区已建截污管网年代久远、长期缺乏管养。应用CCTV检测技术开展普查,根据检测结果统计,发现管道存在不同程度的破裂、脱节、渗漏及腐蚀等结构性缺陷和树根、障碍物、沉积及结垢等功能性缺陷,已经严重影响到管网的运行。结合现场实际情况,优先解决3级以上结构性缺陷和所有功能性缺陷。应用非开挖修复技术,对管道采取整体修复和局部点状修复。修复后管道恢复正常运行,极大提升了该片区的截污效率。     

初中历史课堂教学如何促进学生自主学习

由于现阶段初中历史是开卷考试,学生、家长和学校对历史教学不太重视,大多数历史教师都是由非专业的教师来代课,导致历史教学就是画画重点。学生对历史课也不怎么感兴趣,历史课有被边缘化的趋势,学生历史自主学习的能力大大降低。