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实际生活中目标间存在的遮挡会造成待检测目标的特征缺失,进而使得检测准确度降低.鉴于此,提出一种用于被遮挡特征学习的生成对抗网络(generative adversarial networks for learning occluded features, GANLOF).被遮挡特征学习网络分为被遮挡特征生成器、鉴别器两个部分.首先对数据集生成随机遮挡,作为模型的输入;然后利用生成器恢复被遮挡图片的池化特征,通过鉴别器区分恢复后的被遮挡池化特征与无遮挡图片池化特征,同时使用检测损失监督生成器,使恢复的被遮挡特征更准确.所提出被遮挡特征学习网络可以作为组件插入到任意的两阶段检测网络中.与Faster RCNN等已有模型相比,所提出模型在PASCAL VOC2007和KITTI数据集上的mAP(mean average precision)指标均有不同程度的提升. 相似文献
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国际海参养殖业一直采用传统的人工生产方式,存在工艺落后、效率低下的严重问题,无法满足迅速增长的市场需求.针对这一问题,将CPS 思想引入水产领域,详细分析了CPS 的理论特点和实际意义,并根据CPS 体系结构设计了一种海参养殖的物理信息融合系统,包括环境监测子系统、信息处理传输子系统、过程控制子系统和远程决策控制中心等4 部分.针对物理与信息过程交互的特点,采用自动机理论对物理过程建模并加以验证,以确保整体系统组构的可靠性.该系统的主要部分已经完成部署,实际观测数据表明,其能够有效完成海参养殖的监控功能.系统还具有良好的扩展性,通过与领域专家的深入合作,还可将该系统推广到更广泛的水环境应用领域. 相似文献
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一种基于情节矩阵和频繁情节树的情节挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的最小发生的频繁情节挖掘中存在的问题,提出一种发现情节的不同最小发生并对其进行计数的方法.在此基础上,提出基于情节矩阵和频繁情节树的最小发生频繁情节挖掘方法,基于直接扩展思想,只需扫描数据一次,不需生成候选情节,提高了挖掘的时空效率.提出了基于相同结点链和哈希链的优化方法,通过省略相同结点的扩展过程,进一步提高了挖掘性能.最后,在不同类型的真实数据集上进行实验,实验结果验证了所提出的频繁情节挖掘方法的优势以及优化方法的有效性和高效性. 相似文献
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有关数据流挖掘技术的研究是当前国际数据库研究领域的一个热点,数据流的特点在于数据规模宏大,并快速、持续地到达,对应的挖掘算法只能在内存中单遍扫描样本子集就可以获取相应的知识结构,还需要在一定时间内对学习的结果进行更新以适应数据分布的变化.本文对现有数据流上的挖掘算法进行综述,最后给出了数据流挖掘今后的一些研究方向. 相似文献
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配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。 相似文献
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针对信息物理融合系统(CPS)的时间关键性和节点二级存储的必要性,在深入研究闪存文件系统和传感节点存储系统的基础上,提出一种级联日志策略和虚拟扇区映射技术相结合的方法来保证数据操作的可预测性,并优化文件架构和数据操作来提高文件系统效率.仿真测试表明,系统的顺序输入/输出(I/O)性能与随机I/O性能稳定,且代码映像较小,便于部署在存储资源有限的节点系统上. 相似文献
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针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,本文提出一种基于Rényi熵的互补尺度空间关键点配准算法。该算法首先从图像上提取Harris-Laplace(HL)和Laplacian of Gaussian(LoG)两种互补的尺度空间关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入到联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了互补关键点的鲁棒性,和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。 相似文献
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志愿计算因其开放性、匿名性和动态性得到广泛应用,但同时也对系统的安全性带来挑战.传统认证方式无法满足志愿计算系统的安全性需求,而通过在系统中建立信任机制可以有效解决这一问题.为此,构建一种基于贝叶斯定理的志愿计算系统信任模型VC-trust.依据贝叶斯定理对节点的不确定性行为进行分析预测,根据节点历史交互记录并引入处罚因子和调节函数计算节点信任值,同时利用时间滑动窗口对其进行更新.实验结果表明,在节点行为变化的情况下,VC-trust模型较BTMS模型具有更高的交互成功率. 相似文献
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为了提高分布式计算环境下资源分配的效率,提出一种基于新兴古典经济学的资源分配方法,其重点关注如何提高整个系统的性能,使得客户得到的整体效用最大。通过将资源分配问题转化成专业化分工问题,应用超边际分析求出分配方案的最优解,从而进行分配策略制定和分配结构的动态调整。仿真试验证明,该方法能够有效地对分布式计算环境下的资源进行分配。 相似文献