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提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先,利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征,然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集,在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力。实验结果表明,该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85%、99.62%、98.68%的识别率,同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试,也获得了类似的识别效果。 相似文献
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口语理解是对话系统重要的功能模块,语义槽填充和意图识别是面向任务口语理解的两个关键子任务。近年来,联合识别方法已经成为解决口语理解中语义槽填充和意图识别任务的主流方法,介绍两个任务由独立建模到联合建模的方法,重点介绍基于深度神经网络的语义槽填充和意图识别联合建模方法,并总结了目前存在的问题以及未来的发展趋势。 相似文献
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目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件,其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此,本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)特征,利用主成分分析法(PCA)对融合后的特征进行降维,以此来训练支持向量机(SVM)分类器。通过训练Mask R-CNN(regions with convolutional neural network)神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类,完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割,以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件,本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较,结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%,同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法,对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性,同时有效地提升了目标识别的准确率。 相似文献
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