典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。     

信息技术课堂引入的艺术

著名特级教师于漪说过,"课的开始,其引入就好比提琴家上弦,歌唱家定调。第一个音定准了,就为演奏或者歌唱奠定了良好的基础。课堂引入的艺术讲求的是第一锤就应敲在学生的心灵上,像磁石一样把学生牢牢地吸引住"。因此,信息技术教师需要深入思考和精心设计信息技术课堂的引入,针对不同的课程内容,采用不同的方式引入新课。游戏引入课题——激发学生学习兴趣现在的学生都喜欢玩游戏,什么游戏都能使他们迷恋。究其原因,从心理学角度讲,学生在玩游戏的过程中容易     

基于个体协同触发强化学习的多机器人行为决策方法* .txt

摘要：为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度，研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体 协同感知触发函数，机器人个体从环境观测结果计算个体 协同触发响应概率，定义一次触发过程后开始计算联合策略，减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法，并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明，当机器人群组数量在20左右时，本文算法的协同效率较高，单位时步比为1085 0。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响，当η=0008时，所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入，该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性，平均性能提升35%，对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。 .txt     

一种基于深度学习的产品分类统计方法的研究

对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。     

基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

移动学习支持下的计算机专业英语教学改革

分析移动学习在计算机专业英语教学中的优势,结合自主开发的APP程序介绍教学改革措施,并论述教学实施和评价,最后说明教学改革效果。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

ORAL外语口语APP开发与应用设计构想

随着2018年教育部出台中国英语等级量表(CES)计划在2020年前逐步推进,我国未来将会建立起一个统一的并为国外认可的英语测评体系,对学生英语听说读写能力的测评标准也将提高。受制于有限的语言环境,中国学生的听、说能力相对较弱,且缺乏有效训练。为了改变应试教育下学生固化的语言学习模式和思维模式,使学生学习语言目的更趋向于生活化,提升其语言交际能力,文章在分析对比市面上现行外语口语学习APP的基础上探索设计一种新型的更适用于本国学生的外语口语学习软件,旨在创设真实自然的语言环境,切实提高青少年口语学习水平。     

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。