基于三维卷积与双向LSTM的行为识别研究

准确识别视频中的内容是未来互联网应用发展的方向,视频中的行为识别是计算机视觉领域的研究重点。为充分利用视频中的信息,提高行为识别的准确程度,文中提出一种基于三维卷积与双向LSTM的行为识别算法。设计一种基于三维卷积的空间注意模块,可以关注空间区域的显著特征。为了更好地处理长时间视频,引入一种新的基于双向LSTM(长短时记忆网络)的时间注意模块,其目的在于关注关键视频而不是给定视频的关键视频帧,然后采用双中心loss(计算损失函数)优化网络对两阶段策略联合训练,使其能够同时探索空间和时间域的相关性。在HMDB-51和UCF-101数据集上测试证明,所提算法能够准确识别视频中的相似动作,行为识别的准确率得到提高,识别效果显著。     

基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。     

粒径对激光诱导煤粉流等离子体特性的影响

为了明确在应用激光诱导击穿光谱技术进行煤粉流物质成分在线检测过程中,煤粉粒径大小对激光诱导煤粉流等离子体特性的影响,利用螺杆给料机搭建煤粉颗粒流检测平台,分析了粒径不同的6种煤粉流等离子体的光谱数据。结果表明,在相同的实验条件下,随着煤粉颗粒粒径减小,等离子体的电子密度和温度升高,粒径小于50μm与粒径为250μm~300μm的样品的等离子体电子密度和温度分别升高了19.89%和13.13%;煤粉粒径大小对激光诱导煤粉流等离子体特性有很大影响,选取合适的煤粉粒径不仅可以提高光谱强度而且元素检出限也得到改善,更有利于检测样品中含量低的元素。     

甲醇精馏塔温控系统滑模变结构控制仿真

针对甲醇精馏塔具有非线性、大时滞,数学模型难以准确描述的特点,设计了一种滑模变结构控制算法的温度控制系统。该系统通过对不断测量的实际温度值与目标温度值进行比较,利用滑模变结构控制算法对实际温度进行控制调节。采用Matlab软件中的Simulink平台实现温度控制系统的仿真。并且利用GUI界面设计,通过设定不同温度值进行比较。实验结果表明:在误差允许范围内,滑模变结构实时温度控制明显优于传统PID控制。     

镁合金防腐工艺的研究进展

综述了微弧氧化、化学镀、涂层等镁合金防腐工艺的优缺点及最新研究进展,指出了未来的发展趋势。     

基于改进蚁群免疫算法的PIDNN加热炉温度控制

针对蚁群算法搜索时间长、易于出现早熟、停滞等问题,引入免疫信息处理机制,该方法通过抗体之间的亲和力反映种群的多样性,同时对蚁群的状态转移规则和信息素更新规则进行改进。针对BP神经网络收敛速度慢的问题,采用改进蚁群免疫算法对PID神经网络控制器的权值进行整定。仿真结果表明,改进蚁群免疫算法在收敛路径长度和收敛速度上均比传统蚁群算法效果更佳,并且与传统PIDNN(PID Neural Network)控制器相比,改进蚁群免疫算法的PID神经网络加热炉控制具有较快的收敛速度和较小的超调量,其暂态性能和稳态性能均得到有效改善。     

提高颗粒检测实验抗噪性能的改进Chahine算法应用

为了提高颗粒检测实验的抗噪性能,改进Chahine算法引入一维平滑函数。着重分析Mie散射的原理,计算消光系数矩阵。建立颗粒粒径分布软测量模型,测量多个波长下的消光值来获得待测颗粒系的粒径分布曲线;加入不同程度的噪声进行比较,验证Chahine算法的抗噪能力较强,实验结果准确性较高。     

Hilbert-Huang变换在熔融金属热图像降噪中的应用

在用CCD对熔融金属进行比色测温时,由于辐射体周围以及辐射光路中不可避免的存在烟雾灰尘等,导致获取的图像不可避免的存在噪声污染,最终使得测量结果失真。为了提高熔融金属温度测量的准确性,搭建了钢液比色测温实验平台,获得不同条件、不同温度下的多组温度图像,利用Hilbert-Huang变换对熔融金属温度图像进行去噪处理。结果表明,与wiener去噪、小波去噪结果相比,基于Hilbert-Huang变换的图像去噪方法,更好地去除了图像中的噪声,还原了图像的原有信息,提高了测温结果的准确性。