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1.
针对传统的非足部基于人员轨迹盲推的室内定位(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)方法仅适合单个行为条件下的定位,无法适应真实定位场景的问题,提出了一种基于深度行为分类的人员轨迹盲推方法。该方法首先利用基于循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的深度学习进行人员行为分类,并且根据分类结果(手持条件下、口袋中、自由晃动)设计不同的模型进行迈步检测、步长估计和航向估计,从而对人员的位置进行估计。实测实验验证了所提方法的有效性,其行为识别的准确率达到98%,并且相比于两种传统的单一行为定位方法,定位精度分别提高了1.7 m和2.3 m。 相似文献
2.
阵列天线接收到的期望信号和干扰信号,其入射的到达角度(Angle of Arrival,AOA)总是快速变化的,而传统波束形成算法计算量大,无法实时计算。针对这一问题,提出了一种基于深度神经网络的自适应波束形成(Deep Neural Network Adaptive Beamforming,DNNABF)算法,用入射信号AOA组成的向量作为网络输入,网络输出逼近最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法求得的权矢量。仿真结果表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与DNNABF方法都能准确拟合MVDR算法权矢量,可在入射信号AOA快速变化时自适应地形成波束和零陷,但DNN计算速度相对MVDR有将近6.5倍的提升,训练模型时间也远低于CNN。 相似文献
3.
在核医学中,单光子发射计算机断层(single-photon emission computed tomograpy,SPECT)骨显像是辅助医师诊断癌症的重要手段。针对骨显像图像信噪比低、边界模糊、病灶小难以提取和人工勾画病灶耗时等问题,提出一种基于改进U-Net网络的骨显像病灶自动分割算法。该算法在U-Net的原卷积块基础上,采用了多尺度密集连接(multi-scale dense connection,MDC)的方式来提高对小病灶特征的提取能力,同时解决了网络加深后出现的梯度消失问题。其次,为提取病灶的细节特征,在密集连接和跳跃连接处引入了注意力机制结构。最后,针对使用小样本数据集,模型难以收敛的问题,采用迁移学习的方法,优化了模型的初始参数,提升模型的泛化能力和分割效率。此外,为了降低计算量、进一步提高分割效果,对数据集进行了裁剪和去噪。同时,将处理后的图像采用旋转、镜像等方法进行了数据扩充。实验结果表明,改进的U-Net的识别精确率(precision)、平均交并比(mean intersection-over-union,mIoU)分别能达到0.7352、0.4673,效果优于目前主流的分割算法,具有一定实际应用价值。 相似文献
4.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
5.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
6.
7.
Retrieving 3D shapes with 2D images has become a popular research area nowadays, and a great deal of work has been devoted to reducing the discrepancy between 3D shapes and 2D images to improve retrieval performance. However, most approaches ignore the semantic information and decision boundaries of the two domains, and cannot achieve both domain alignment and category alignment in one module. In this paper, a novel Collaborative Distribution Alignment (CDA) model is developed to address the above existing challenges. Specifically, we first adopt a dual-stream CNN, following a similarity guided constraint module, to generate discriminative embeddings for input 2D images and 3D shapes (described as multiple views). Subsequently, we explicitly introduce a joint domain-class alignment module to dynamically learn a class-discriminative and domain-agnostic feature space, which can narrow the distance between 2D image and 3D shape instances of the same underlying category, while pushing apart the instances from different categories. Furthermore, we apply a decision boundary refinement module to avoid generating class-ambiguity embeddings by dynamically adjusting inconsistencies between two discriminators. Extensive experiments and evaluations on two challenging benchmarks, MI3DOR and MI3DOR-2, demonstrate the superiority of the proposed CDA method for 2D image-based 3D shape retrieval task. 相似文献
8.
深凹露天矿山由于其特殊的结构,爆破产生的炮烟扩散稀释较为困难,严重危害生产作业人员的生命安全与健康。基于实际矿山构建了深凹露天矿山的二维物理及数学模型,采用非稳态数值分析方法研究了不同爆破位置下,深凹露天矿山采坑内爆破炮烟的扩散规律。研究结果表明:不同爆破位置下,露天采坑内均出现复环流,爆破点位置是影响露天采坑内风流结构特征的重要因素;露天采坑内的炮烟最高浓度均随着时间变化而逐渐下降,但下降的速率逐步减小,呈现三个阶段的下降趋势;爆破位置位于背风侧时露天采坑内的炮烟最高浓度和降至安全浓度所需时间远高于迎风侧三个爆破位置;随着背风侧爆破点距采坑底部距离的减小,炮烟最高浓度及降至安全浓度所需时间先降低后增加,炮烟最高浓度及降至安全浓度所需时间随着迎风侧爆破位置距采坑底部距离的减小而增加。研究结果对于指导深凹露天矿山企业合理组织爆破后的生产作业和保障作业人员安全具有重要意义。 相似文献
9.
10.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 相似文献