基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别

该文提出了一种基于多幅同目标图像和隐马尔可夫模型的合成孔径雷达图像目标识别方法.该方法通过小波域主成分分析提取目标图像特征向量,结合多幅不同方位角下的同目标图像的特征向量生成单幅图像的特征序列,用隐马尔可夫模型对特征序列进行识别.实验结果表明,该方法可明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法.     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法.该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别.实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法.     

基于ATT-DGRU的文本方面级别情感分析

方面级别情感分类是针对给定文本、分析其在给定方面所表达出的情感极性。现有的主流解决方案中,基于注意力机制的循环神经网络模型忽略了关键词邻近上下文信息的重要性,而结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的多层模型不擅长捕捉句子级别的长距离依赖信息。因此,提出了一种基于截断循环神经网络(Disconnected Gated Recurrent Units,DGRU)和注意力机制的方面级别情感分类网络模型(Attention-Disconnected Gated Recurrent Units,ATT-DGRU)。DGRU网络综合了循环神经网络和CNN的优点,既能捕捉文本的长距离依赖语义信息,又可以很好地抽取关键短语的语义信息。注意力机制在推断方面情感极性时捕获每一个单词与给定方面的关联程度,同时生成一个情感权重向量用于可视化。ATT-DGRU模型在中文酒店评论数据集上进行ACSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别达到91.53%,86.61%;在SemEval2014-Restaurant数据集进行ATSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别可达90.06%,77.21%。     

多线性主成分分析和张量分析的SAR图像目标识别

为了提高合成孔径雷达图像目标识别效果,提出一种基于多线性主成分分析和张量分析的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法首先构建四阶张量训练样本,利用多线性主成分分析得到多线性投影矩阵;再通过投影矩阵构建核心张量,对核心张量进行线性判别分析;最后对测试样本分类识别。实验中,将本文提出的多线性主成分分析和张量分析方法在MSTAR公共数据库上进行识别实验,并与主成分分析和二维主成分分析方法进行识别率比较。实验结果表明,本文方法有效保留了图像的空间结构信息,提高了目标正确识别率。     

基于FPGA的视频实时目标检测方法研究

针对实时目标检测网络在图形处理器(GPU)加速器上实时性低、功耗高和成本高等问题,本文提出了一种结合通道注意力机制与深度可分离卷积的神经网络模型(AtDS-SSD),并将该网络在现场可编程门阵列(FPGA)上进行优化与部署.AtDS-SSD网络在SSD模型基础上,将VGG 16特征提取网络部分替换成以深度可分离卷积为主...     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征，利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明，该方法可以明显提高目标的正确识别率，是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于OFDM的电力线通信系统的Matlab仿真

用Matlab建立了与HomePlug1·0协议相兼容的基于OFDM的电力线通信仿真系统,仿真了基于HomePlug1·0协议的OFDM技术应用于电力线信道的性能,仿真结果表明基于HomePlug1·0协议、OFDM技术可以实现高速、可靠的电力线通信。     

融合骨骼数据的弱监督视频行为检测方法研究

在视频理解任务中,为了减少行为检测任务中的数据标注成本同时提高检测精度,本文提出一种基于骨骼数据的弱监督视频行为检测方法,使用视频级的类别标注对行为检测网络进行弱监督训练.本文以二维人体骨骼数据和RGB图像数据作为网络输入,利用循环神经网络从骨骼数据中提取时域信息并送入全连接层输出所需的特征.骨骼数据提取的特征与RGB数据提取的特征分别传入注意力网络生成相应的权重,用来生成加权特征与加权时序类别激活图值.最后根据加权特征与加权时序类别激活图值进行行为的分类与时域定位.实验结果表明,所提出的结合人体骨骼数据的算法比有监督算法少使用了数据的时间标注.算法在THUMOS14数据集和ActivityNet1.3数据集上能够提高检测准确率.     

动态背景下基于粒子滤波的运动目标跟踪方法

在智能视频监控系统中,实现对动态背景下的运动目标准确跟踪是一个难点问题。使用一种基于粒子滤波的方法来对动态背景下的运动目标进行跟踪。该方法基于贝叶斯估计,利用粒子集来表示概率,通过递推的贝叶斯滤波来近似逼近最优化的估计结果。实验结果证明,该方法可准确跟踪动态背景下的运动目标,是一种有效的目标跟踪方法。     

基于WSN的博物馆环境监测系统

由于温、湿度等环境因素对文物的保存有着至关重要的作用,为了能够完好地保存博物馆中的文物,必须对其环境因素进行监测,而传统的手工监测方法存在着许多不足之处。为解决以上问题,提出了一种基于无线传感器网络（WSN）的博物馆环境监测系统,通过部署在博物馆藏馆内的传感器节点来实时地采集温、湿度等环境信息,并将数据传输至汇聚节点继而传送给后台处理程序,利用程序对各个藏馆的环境数据进行监测和处理。研究结果表明,该系统可以有效、稳定地对博物馆环境因素进行监测及处理,以保证文物良好的储存环境。