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1.
针对人群计数方法中存在的尺度变化和多层级特征融合不佳的问题,基于U-Net的编码器-解码器网络结构,提出一种自适应特征融合网络,来进行精准的人群计数。提出自适应特征融合模块,根据解码器分支的需要,高效地聚合编码器分支提取的高层语义信息和底层的边缘信息;提出自适应上下文信息提取器,从不同感受野下提取多尺度的上下文信息并自适应加权融合,提高网络对于人头尺度变化的鲁棒性。在ShanghaiTech、UCF-CC-50和UCG-QNRF上的实验表明,与目前主流的人群计数算法相比,该算法具有更强的准确性和鲁棒性。 相似文献
2.
为了有效应对僵尸网络对家庭和个人物联网的安全威胁,尤其针对家用环境中用于异常检测的资源不足的客观问题,提出了一种基于核密度估计的轻量级物联网异常流量检测(Kernel Density Estimation-based Lightweight IoT Anomaly Traffic Detection,KDE-LIATD)方法.首先,KDE-LIATD方法使用高斯核密度估计方法估计了训练集中正常样本每一维特征的特征值概率密度函数以及对应的概率密度;然后,提出了基于核密度估计的特征选择算法(Kernel Density Estimation-based Feature Selection Algorithm,KDE-FS),获得了对异常检测贡献突出的特征,从而在提升异常检测准确率的同时降低了特征维度;最后,通过三次样条插值方法计算测试样本的异常评估值并进行异常检测,这一策略极大地减少了使用核密度估计方法计算测试样本异常评估值时所需要的计算开销与存储开销.仿真实验结果表明,提出的KDE-LIATD方法在面向异构的物联网设备的异常流量检测方面具有比较强的鲁棒性和兼容性,能够有效地对家庭和个人物联网僵尸网络的异常流量进行检测. 相似文献
3.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
4.
以现行的电阻点焊航空工业标准、国家标准、国家军用标准以及国际标准为基础,总结了铝合金、钛合金、钢及高温合金等合金电阻点焊工艺中,最小熔核直径及最小剪切强度与板材厚度的关系,结论显示:对于各种合金在各种热处理状态下的电阻点焊,板厚在1.2~1.5 mm范围内存在分界点,在该分界点以左及以右,最小熔核直径及最小剪切强度与板厚均大致呈线性关系(对于极限强度在1035~1275 MPa和大于1275 MPa的高温合金材料,在板厚2.5 mm以右,还需要再细分一段),同时提出了以强度对材料进行系统分类的原则.该结论可以对各种板厚新材料以及标准中未涉及到的板厚的电阻点焊的最小熔核直径及最小剪切强度提出理论预测. 相似文献
5.
注意力被广泛地运用在卷积神经网络中,并有效地提升了卷积神经网络的性能。同时,注意力是非常轻量的,且几乎不需要改变卷积神经网络原来的架构。提出了基于HardSoftmax的并行选择核注意力。针对Softmax包含指数运算,对于较大的正输入很容易发生计算溢出的问题,提出了计算更安全的HardSoftmax来替换Softmax。不同于选择核注意力将全局特征的提取和转换放在特征融合之后,并行选择核注意力将全局特征的提取和转换单独放在一个分支,与具有不同核大小的多个分支构成并行结构。同时,并行选择核注意力的全局特征转换使用分组卷积,进一步减少参数量和计算量。并行选择核注意力通过HardSoftmax注意来关注不同核大小的多个分支。一系列的图像分类实验表明,只是简单地用HardSoftmax替换Softmax,也能保持或提升原注意力的性能。HardSoftmax的运行速度在实验中也比Softmax更快速。并行选择核注意力能够以更少的参数量和计算量追平或超越选择核注意力。 相似文献
6.
7.
使用微流控技术连续合成CdSe@ZnS核壳型量子点,并使用巯基丙酸对其进行表面改性,制备出可以被铜离子淬灭的水溶性CdSe@ZnS核壳型量子点。随后以聚乙烯醇(PVA)水凝胶为骨架,将改性后的量子点通过氢键作用力负载于骨架上,得到制备工艺简单、热稳定性高的复合荧光传感器件。该传感器的荧光强度随水溶液中铜离子浓度呈线性负相关关系,检测灵敏度可达20 μmol/L。其简便的操作和敏感的响应使之与原子吸收分光光度法形成优势互补,适用于水体铜离子污染的原位检测。该负载方法具有一定普适性,提供了将任意量子点制成器件应用于某种金属离子检测的新方式,实现了可回收的、环境友好的重金属离子快速检测目的。 相似文献
8.
异常检测是数据挖掘中的一个重要研究方向,当前大多数基于密度的异常检测算法常常基于样本分布假设,敏感于近邻参数[k]并且缺乏对集体异常点的检测能力。针对这些问题,提出了一种基于核密度估计的核密度波动算法。定义了可以综合评估数据点邻域内和邻域外核密度值波动的核密度波动因子,将其作为检测指标,并制定检测规则来识别异常点,这一指标可以综合考虑数据点的局部特征和全局特征,而且有助于发现集体异常。数据集上的实验结果表明,所提算法可以取得更好的检测结果,同时对算法参数具有相当的鲁棒性。 相似文献
9.
工艺参数选择是动力电池焊接行业面临的困难,为提升动力电池焊接效率并满足多项目标,采用核岭回归与多目标粒子群优化算法相结合的方法辅助优化工艺参数选择.构造了工艺参数对应的焊接下限,继而利用基于高斯核函数的核岭回归模型进行拟合;多目标粒子群的每个粒子代表一组工艺参数,通过群体进化与变异、引导者选取与优化、解集维护3种操作,并结合回归模型,有效获取了指定焊接目标下的最优解集.该方法还借鉴K近邻算法思想设计评价标准,以度量每个解的可靠性,进一步筛选更优质的解,保证所选工艺参数有更高的容错性.所提方法解决了电池焊接行业目前面临的问题,具有极其重要的应用价值. 相似文献
10.
针对机器人运动步态识别方法存在有效识别率较低等问题,提出一种基于多维数据关联的机器人运动步态识别方法.首先通过背景减除法进行图像提取,采用形态学方法去除图像中的噪声及空洞;然后使用多维数据关联提取机器人运动步态轮廓形状静态特征,将计算动作能量图(AEI)以及步态能量图(GEI)进行对比分析,获取GEI更多的动态能量信息;最后通过FEI进行Fan—Beam变换,采用核主成分分析进行空间降维,获取运动目标的频率动态特征,将两个特征进行融合实现机器人运动步态识别.实验结果表明,研究方法能够快速、准确实现机器人运动步态识别,实际应用效果好. 相似文献