新型人体参数自动测量系统

目的 针对国内外已有的非接触式测量系统普遍存在价格昂贵、安装复杂、占用空间大等问题,提出一种基于消失点和图像比例法相结合的人体参数尺寸的自动测量方法(HuFAMS-VP)。方法 首先,利用背景差分法,将人体从图像中分割出来;再将分割后的人体图像进行轮廓提取,从而获得人体轮廓图;然后,根据边缘检测和人体各个部位与人体身高比例等方法,获取人体几个关键部位特征点;最后,通过消失点方法(vanishing point)与比例法的结合获取人体参数尺寸。结果 根据HuFAMS-VP对7组被测人员(年龄在25±3岁,身高范围在1.7±0.2 m)进行尺寸测量,并与被测人员真实尺寸信息进行比较。由测量结果可以得到7组被测人员的绝对误差控制在±0.05 m之内,平均测量速度在2 s以内。结论 HuFAMS-VP在确保测量精度的前提下,具有操作方便、价格低廉等优势。根据测量结果,论证了本系统的准确性和鲁棒性。     

加强同司法部门联系 促进水政工作深入发展

水政工作是水利工作的重要内容,是水利事业发展的重要保障。如何才能充分发挥水政工作的作用?笔者认为,加强同司法部门的联系是一个重要前提条件。 为什么要加强同司法部门联系 水政工作与交通、公路、土地、城建、环保及公、检、法、司等业务部门具有不可分割的联系,但相对来讲,水政工作同司法部门的联系更密切。一方面水法规体系还不够健全,有的法律实     

基于注意力机制的多分支LSTM心理负荷评估模型

充分获取脑电信号的有效特征已成为心理负荷评估亟待解决的问题.提出一种多分支LSTM和注意力机制相结合的多分类网络框架.首先,此网络在对脑电信号做切片处理后,采用多分支LSTM网络提取切片中的时间特征;然后,利用注意力机制对所提取的时间特征进行权重参数优化;最后,通过softmax层输出心理负荷评估结果.通过消融实验和对比实验对模型进行验证.结果 表明,此网络无论在二分类任务还是多分类任务中的表现均优于现有先进网络.     

好水官张仲堂

近两年来,郯城县尽管遭受了严重的旱涝等自然灾害,但由于水利工程发挥了巨大作用,所造成的损失都降低到了最低限度。谈起这些,全县的干部群众都会由衷地感激好“水官”——郯城县水利局局长张仲堂。 个人事小 群众事大 1995年5月,在新村乡任党委书记的张仲堂被组织上调到县水利局担任局长职务,在     

具有多层次优化能力的EEG生成模型

基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的脑电信号(electroencephalogram, EEG)生成技术存在生成样本特征单一、幅值差异过大以及拟合速度慢等问题, 其质量难以满足深度学习模型训练和优化的要求. 因此, 本文通过对WGAN-GP的优化, 使其更适应脑电信号生成, 从而解决以上问题. 具体而言: (1)在WGAN-GP网络的框架的基础上, 通过将长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)代替卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN), 以保证时间相关特征的完整性, 从而解决脑电生成特征单一的问题; (2)将标准化处理后的真实脑电信号输入至判别器, 以解决幅值差异过大问题; (3)将脑电噪声部分作为先验知识输入至网络生成器, 以提高生成模型的拟合速度. 本文分别通过sliced Wasserstein distance (SWD)、mode score (MS) 以及EEGNet对生成模型做多层次定量评估. 与目前已有生成网络WGAN-GP相比较, 基于本模型的生成数据更为接近真实数据.