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行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。 相似文献
445.
为研究高应力软岩蠕变特性对隧道围岩变形预测的影响,以木寨岭公路隧道为依托,首先采用三维计算模型与多元线性回归相结合的方法分析初始地应力场,并结合围岩段落划分,选择典型计算断面;其次,提出基于[BQ]值的围岩参数取值方法,确定典型计算断面的围岩参数;而后,开展基于M-C模型和Cvsic模型的断面变形计算,剖析岩体蠕变特性对围岩变形的影响;最终,对比了预测结果与实际围岩变形。结果表明:(1)岩体蠕变特性对围岩变形具有明显增大效应,围岩位移增长量与横断面平均主应力呈正相关;(2)围岩条件越差,蠕变增大效应越显著;横断面平均主应力越大,蠕变增大效应中位移增长量越大,而位移增长率变化不明显;(3)蠕变特性对围岩变形等级预测有明显影响,M-C模型预测结果弱于Cvisc模型,与实际围岩变形情况存在较大差异。研究结果为在高应力软岩隧道变形预测中引入岩体蠕变效应奠定了实践基础。 相似文献
446.
通过对客户多次烧坏电能表原因的查找,发现劣质电动车铅酸蓄电池充电器的振荡电压和谐波电压致使客户表计电压有效值升高而导致表计烧坏.同时探讨了谐波污染的产生、危害和防治. 相似文献
447.
气温变化与人类的生产生活密切相关,对人类出行计划、农林生产以及军事作战等方面都有着重要影响,因此对于大气温度更加精准的预测具有一定现实意义。针对传统预测模型对气温预测精度不佳的问题,提出了一种融合极端梯度提升树(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)和改进长短期时序网络(Long and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Network, LSTNet)的气温预测模型。利用XGBoost进行特征筛选,降低数据维度;利用LSTNet进行改进,在其卷积层嵌入通道注意力(Channel Attention, CA)机制,强化显著特征;把循环神经网络层中的循环门单元(Gate Recurrent Unit, GRU)改为双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM),并加入了时序注意力(Temporal Attention, TA)机制,使模型拥有同时提取正反向信息的能力且突出了重要时间步的信息;用建立好的模型进行预测实验和对比实验。实验结果... 相似文献
448.
视频图像定位方法可以解决GPS拒止环境下行车定位问题,该方法对公路路牌检测与字符序列识别,通过地理信息检索,得到路牌所在位置的地理信息。针对路牌检测类别少的问题,对YOLOv3进行轻量化改造,提出了简化的YOLOv3(simplified YOLOv3,S-YOLOv3);为了提高字符分类精度,对YOLOv3进行特征融合策略改进,提出高精度的字符分类YOLOv3(high precision character classification YOLOv3,HPCC-YOLOv3);分别对S-YOLOv3与HPCC-YOLOv3进行训练与测试;按照字符检测结果所处的位置进行字符聚类,实现字符序列识别;设计了由车载大恒水星相机、计算机组成的图像采集、车牌检测与字符识别系统;在复杂环境下进行跑车实验,结果表明了提出的方法能够有效提高视频图像路牌目标检测的速度和字符序列识别的精度。 相似文献