基于深度学习的人体行为检测方法研究综述

行为检测是视频理解与计算机视觉领域炙手可热的研究内容,备受国内外学者的关注,在智能监控、人机交互等多领域被广泛应用。随着科技的进步,深度学习在图像分类领域取得了重大突破,将基于深度学习的识别方法应用于人体行为检测研究已成为行为检测中的热点。基于此,首先对几种常用于行为检测的数据集,及近几年深度学习在行为检测领域的研究现状进行了介绍;接着分析了行为检测方法的基本流程,以及几种常用的基于深度学习的检测方法;最后,从方法性能优劣、应用前景等方面对人体行为检测方法的尚存问题与未来发展趋势进行了分析和展望。     

H2O2/HCl体系中2-烷基蒽氧化制2-烷基蒽醌过程研究

为解决2-烷基蒽醌传统生产工艺——苯酐法的污染问题，开发了2-烷基蒽(R-AN)氧化生产2-烷基蒽醌的技术路线。采用过氧化氢/盐酸(H₂O₂/HCl)体系进行R-AN的氧化，通过质谱与核磁共振分析确定主产物为2-烷基蒽醌，副产物为R-AN的一氯和二氯取代物；对氧化反应机理进行研究，明确了氧化反应活性物种为HClO和¹O₂。系统考察了溶剂种类、反应时间、H₂O₂及HCl与R-AN的物质的量之比、反应初始液相中的水质量分数[w(H₂O)]和R-AN质量浓度[ρ(R-AN)]对氧化反应效果的影响，并基于支持向量回归(SVR)理论建立了收率预测模型。通过模拟优化，确定最佳工艺条件为：常压、70℃、n(H₂O₂)/n(R-AN)=5、n(HCl)/n(R-AN)=5、w(H₂O)=8%、ρ(R-AN)=0.04 g/mL、反应时间8 h。此条件下，所得2-烷基蒽醌的收率大于98%...