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个体间关系信息的获取是群组行为识别中关键问题.为了获取更加丰富的关系信息,本文提出了一种时空自注意力转换网络(Spatio-Temporal Transformer Network).空间自注意力转换模块可以同时处理群组中的所有个体,包括其外观特征和位置特征,以便提取个体间空间关系信息.使用时序自注意力转换模块进行时序建模.为了获得更加丰富有效的关系信息,提出了全局空间注意图,用以增强模型空间关系推理能力,使用时序掩膜优化时序自注意力转换模块.通过在Volleyball和Collective Activity数据集上实验验证,结果表明本文方法性能优于其它方法. 相似文献
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驾驶疲劳是引发高速公路车祸的重要原因之一,而根据行车偏移信息则可以评估疲劳状态。为了实时检测到行车偏移信息,提出了一种基于扫描线与区域生长相结合的视频图像分析算法,从而实现了多种道路车道标线和行车偏移的自动检测。该算法还采用自适应感兴趣区域选择方法以及根据车道状况确定帧处理策略的方法,使运算速度满足实时要求。采用该方法获得的行车偏移信息将给后续的驾驶疲劳分析提供必要的数据。 相似文献
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机器人比赛在中国科技大学已经成为一项重大的校园科技活动。本文所实现的四足机器人通过一种基于“对角线一致”策略成功地实现了四足机器人的行走,机器人的九个自由度全部由步进电机实现,利用AT89C51单片机控制整个系统。在软件上利用加速控制思想,从而使机器人的动作更加平滑,结合背景音乐,精确控制机器人的动作,使机器人随着音乐跳舞。该机器人在2002年中国科技大学的机器人比赛中获得了亚军。四足行走式机器人的外形酷似水母,整个身体由四条腿支撑。四条腿在解决平衡性问题上较容易,只需四点共面即可保持整个机器人的平衡。但四腿机… 相似文献
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灌浆期是水稻的重要生育期之一,为精准分割灌浆期水稻稻穗,探究稻穗特征与水稻长势之间的关系,提出了一种基于神经架构搜索的灌浆期水稻稻穗分割及特征分析方法。以DeepLabV3Plus网络模型为基础框架,基于神经架构搜索算法自动设计主干网络,修改空洞空间卷积池化金字塔(ASPP),搭建语义分割网络Rice-DeepLab。通过田间摄像头采集4种水稻的灌浆期图像并经Rice-DeepLab分割后,计算稻穗面积占比、离散程度、图像平均曲率和颜色特征等参数并分析。实验结果显示:改进后的语义分割网络Rice-DeepLab的平均交并比(mIoU)为85.74%,准确率(Acc)为92.61%,与原网络模型相比mIoU、Acc分别提高了6.5%、2.97%;由图像的稻穗面积占比、离散程度、图像平均曲率、颜色特征可大致判别稻穗稀疏或稠密,稻穗是否饱满,色泽青绿、金黄或灰白等长势。本研究表明,可以利用田间摄像头便捷地开展灌浆期水稻监测工作,通过稻穗分割及其特征分析初步判断水稻的长势,为田间管理提供支持。 相似文献
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针对当前考勤系统存在的费时费力,系统和数据库维护成本高,员工身份验证方法存在漏洞和用户操作不友好等问题,本文基于深度学习的方法提出并设计了一款基于人脸识别的智能员工考勤系统.本系统有效的解决了在考勤时员工身份的实时验证的问题,在保证高准确率的同时简化了操作,优化了智能考勤流程,降低了考勤成本.此设计主要将考勤系统分为4个功能:员工人脸录人,人脸检测,人脸对比身份验证及保存记录等,加之以数据存储库和图形界面辅助,完善了考勤系统功能.经测试,本系统重点功能能够很好完成任务,符合设计要求. 相似文献
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Bessel波二次谐波声场的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究有限衍射Bessel波的二次谐波特性,通过频域有限差分方法求解Bessel边界条件下的KZK方程,对吸收媒质中零阶Bessel波的基波和二次谐波分量进行计算和仿真,研究了二次谐波沿传播方向的分布规律.结果表明二次谐波声场同样具有有限衍射特性,且相对于基波分量而言,二次谐波在远场具有更窄的主瓣,而在近场则具有更大的主、副瓣比值,对比发现研究结果与实验结果吻合.研究验证了由KZK方程拟线性形式解析解得出的关于二次谐波是非衍射波的论断,并且指出了解析解的适应范围.利用二次谐波的远场特性进行超声成像可以获得更高的图像分辨率,而利用其近场特性进行成像则可以更有效地抑制副瓣产生的伪像. 相似文献
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SPWM(正弦脉宽调制)波是变频控制中常用的波形.文中提出了一种研究SPWM波的方法,首先离线计算SPWM波脉宽数据,存储到FPGA(现场可编程门阵列)的ROM中,FPGA用查表法产生SPWM波,再采集SPWM波信号并用LABVIEW软件进行频谱分析.用此方法实际产生了各种模式的SPWM波,并对其谐波进行预评估.将FPGA与LABVIEW相结合,可以很方便地获得优化的SPWM波控制模式,具有较高的实用价值. 相似文献
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在基于单片机8051的心电监护模块中,用模糊逻辑检测室性早搏,使心电监护模块功能得到扩展。 相似文献