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1.
目的 行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法。方法 首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型。结果 采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%。结论 提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果。但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究。 相似文献
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3.
基于Boussinesq模型和全浮力模型原理,建立了高温差环境下Non-Boussinesq多流体域自然对流模型,通过对比高温差封闭空腔自然对流实验结果和预测结果,研究了Boussinesq模型、全浮力模型和Non-Boussinesq模型在单流体域和多流体域高温差环境下对流速和温度的预测能力。结果表明,单流体域下Non-Boussinesq模型和全浮力模型预测的流速和温度符合实验结果,平均预测误差小于9%;Boussinesq模型在高温差环境下对流速的预测精度较低;全浮力模型不能同时保证多流体域获得合理的流场分布;Non-Boussinesq模型能有效克服Boussinesq、全浮力模型的缺点;自然对流模型选取主要会影响内外部气体流速的预测,对容器内外部温度的预测影响较小。本研究建立的数值预测方法能够用于高温差环境下其他多流体域的自然对流的预测。 相似文献
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利用分段拼接测量方法能够将PSD激光准直测量系统测量范围扩大,相较于传统长导轨直线度测量方法,该方法可同时适用于连续型导轨和分离式超长导轨的直线度测量。首先,在(-5~+5) mm测量范围内,通过激光干涉仪分别测得激光准直测量系统的接收靶在水平和竖直方向上的位移,误差均优于±(1μm+1%H)。然后,在40 m范围内与激光准直测量系统的直线度测量精度进行对比,二者水平方向直线度误差相差0.06 mm,竖直方向直线度误差相差0.13 mm。最后,在70 m分离式超长导轨上,测得水平方向直线度为0.50 mm,竖直方向直线度为0.53 mm。该方法可迅速定位和调整直线度误差极值点位置,能够较为有效地解决分离式超长导轨的直线度装配调试问题。 相似文献
7.
对基于光谱共焦技术搭建的刮板细度计斜槽面深度测量装置的非接触测量数据进行处理算法研究。引入高斯滤波对整段测量数据进行滤波分析,再分左上平面、右上平面、斜槽底面三段进行高斯滤波,分离三个测量面的表面粗糙度信号及波纹度信号,解算出粗糙度值。对于高斯滤波中线,利用最小二乘法进行拟合,结果表明左右上平面的直线倾斜度一致,可拟合为一条直线。以再次拟合的直线为基准线,求得斜槽面扫描点至基准线的深度值,得到斜槽面深度标称值为90μm的示值误差为0.27~1.97μm。与电感测微仪接触测量所得数据进行比对,结果表明本文提出的刮板细度计非接触测量数据处理方法准确可靠。 相似文献
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