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1.
2.
针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性.  相似文献   
3.
针对中低分辨率车型识别问题,建立一种改进的卷积神经网络(CNN)特征融合模型。采取特征融合策略对CNN中的不同低层特征进行融合重复利用。为防止出现过拟合现象,结合网络模型稀疏化的结构,使用数据增强方法优化训练数据。分析和实验结果表明,该模型不仅能产生更具区分性的特征,而且能避免由环境等因素引起的干扰,与传统CNN模型相比,具有更高的识别准确率。  相似文献   
4.
基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中.  相似文献   
5.
更高水平的普及教育,惠及全民的公平教育,更加丰富的优质教育,体系完备的终身教育……<国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)>(以下简称<纲要>)确立了今后10年我国要建成人力资源强国的战略目标.建成人力资源强国,教育改革和发展的核心是解决好培养什么人和怎样培养人的问题.针对这两个问题,<纲要>给出了明确的答案--"要树立全面发展观念,努力造就德智体美全面发展的高素质人才","树立人人成才观念,面向全体学生,促进学生成长成才.  相似文献   
6.
以不同立地条件和不同地区的玫瑰香葡萄为原料进行酿酒实验,并且对储藏后的葡萄进行酿酒实验,结果表明:葡萄酿酒品质山地明显好于平地,山地阳坡优于阴坡,储藏以后,平地葡萄酿酒品质较好;沿海地区的葡萄不宜酿酒。  相似文献   
7.
高围压下岩石破坏和摩擦滑动过程中的声发射性活动性   总被引:8,自引:1,他引:7  
在600MPa范围内,实验测定了居庸关花岗岩变形破坏和摩擦滑动过程中的声发射活动性。在有围压的情况下,岩石变形破坏过程中缺少在单轴压缩下经常出现的第一次声发射活动高峰;随着围压的增加,声发射活动性由致密型向致密不稳定型过渡;开始出现声发射所对应的应力—应变条件相对于破裂点而言有随围压增加而“提前”的趋势.采用归一化的处理以后,发现破裂过程中声发射累计数增长曲线随着围压增加而曲率减小。指数函数拟合结果表明:随围压增加指数系数减小,并且阶段间的差别逐渐消失。摩擦滑动的应力积累阶段的声发射活动性也遵循指数规律上升,但指数系数较变形破坏过程为小.稳定滑动过程本身的声发射累计数随应变量的增大只是线性地增加.  相似文献   
8.
薛丽霞 《建筑》2004,(2):58-60
一、系统概述随着规模的不断壮大,承揽工程数量的不断增加,各个施工企业都积累了大量宝贵的工程技术经济数据。但是,针对当前工程数据的采集、整理和应用的步伐显得相对滞后,从而不能有效利用生产数据,造成了资源的极大浪费。本系统旨在利用信息化的手段,为企业建立起相对完善的数据收集、整理、挖掘、统计分析的运行机制,各个项目部在施工生产中的实际资源消耗将被准确的记录下来,并对这些数据进行精加工处理,将收集到的零散的原始工程数据汇总后进行科学系统的统计分析。一方面,企业领导可以实时掌握各个项目的进展状况,解决由于各种管理…  相似文献   
9.
一种新的遥感影像边缘检测方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出一种针对于遥感影像的边缘检测方法。该方法首先利用多个尺寸的邻域结构对图像进行平滑,然后根据图像灰度进行对象云化处理,构建对象云。通过云运算生成边界云并构建边缘模糊特征平面,在条件概率和模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法能保留大量低灰度信息,并有效地去除了次要边缘对主边缘的干扰。  相似文献   
10.
基于密度峰值优化的谱聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对经典谱聚类算法无法自适应确定聚类数目、以及在处理大数据量的聚类问题时效率不高的问题,本文提出了一种基于密度峰值优化的谱聚类算法。该方法首先计算数据对象的局部密度,以及每个数据对象与较其他数据对象的最小距离,并依据一定的规则自适应产生初始聚类中心,确定聚类数目。其次,使用Nystr?m抽样来降低特征分解的计算复杂度以达到提高谱聚类算法的效率。实验结果表明,本文方法能够准确地得到聚类数目,并且有效提高聚类的准确率和效率。  相似文献   
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