基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例（SAR）是否属于吸烟动作黄金比例（GRSA）的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。     

基于注意力机制面向短文本多分类的关键词权重优化

关键词语义敏感影响短文本选择关键词赋予合适权重.针对仅关注关键词是否完备没有考虑到混淆关键词会对分类造成消极影响的问题,提出一种降低混淆关键词权重实现关键词权重优化的模型.首先,基于词频?逆文件频率(TF-IDF)和混淆矩阵的原理选择文本中被定义的混淆关键词.然后,基于注意力机制构建文本表征,通过全连接层降维重构表征;训练重构的表征尽可能相似于原表征,从而选出能保留句子信息的关键词;将混淆关键词从提取的关键词里排除出去,将筛选后的关键词称为强关键词.最后,使用双向长短记忆网络?注意力机制(BiLSTM-Attention)经典模型作短文本多分类的基础模型.在此基础模型之上把强关键词整体做嵌入表示加入到BiLSTM-Attention模型中的注意力部分激活函数计算当中.与BiLSTM-Attention基础模型进行的实验结果表明,所提模型在Snippets公开数据集上,分类准确率提高0.41个百分点.     

应急通信网络中基于粒子群优化的信道分配算法

当前应急通信亟需解决的问题,在于如何快速有效地满足突发性增长的网络需求,以保证网络传输质量。无线mesh网络以其部署快速、结构灵活、鲁棒性等优点,成为了新一代灾后应急通信网络架构的优秀解决方案。文中提出了一种基于粒子群算法的信道分配优化算法PWCA,在降低全局网络干扰的前提下,考虑了不同链路对整体网络表现的影响,通过其邻接链路的数量来决定信道分配的优先级。在迭代优化的过程中,该算法利用信道分离度细分了不同信道之间的干扰程度以作为优化的评判标准。实验结果表明,该算法可以显著降低网络干扰,保障网络性能,相比传统的粒子群信道分配算法,其在优化速度以及多节点网络环境下的表现均有明显提升。     

基于特征变换的图像检索对抗防御

对抗攻击在图像分类中较早被研究,目的是产生可以误导神经网络预测的不可察觉的扰动.最近,图像检索中的对抗攻击也被广泛探索,研究结果表明最先进的基于深度神经网络的图像检索模型同样容易受到干扰,从而将不相关的图像返回.文中首次尝试研究无需训练的图像检索模型的对抗防御方法,根据图像基本特征因素对输入图像进行变换,以在预测阶段消除对抗攻击的影响.所提方法探索了4种图像特征变换方案,即调整大小、填充、总方差最小化和图像拼接,这些都是在查询图像被送入检索模型之前对其执行的.文中提出的防御方法具有以下优点:1)不需要微调和增量训练过程;2)仅需极少的额外计算;3)多个方案可以灵活集成.大量实验的结果表明,提出的变换策略在防御现有的针对主流图像检索模型的对抗攻击方面是非常有效的.     

云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析

随着擦除码技术的流行,分布式存储中高数据可靠性和高空间效率存储性能逐渐实现,但是降低尾部延迟仍然是一个有待解决的问题。为此,提出一种量化和优化擦除编码存储系统尾延迟的算法框架。对于任意服务时间分布和异构文件,推导给出尾部延迟上界。提出了一个优化模型,使得所有文件在服务器上放置的加权延迟尾概率和访问请求文件的服务器选择共同最小化,并证明了其非凸问题特性,以便采用一种高效的交替优化算法求解。此外,通过描述延迟分布尾部的渐近行为,以闭合形式对任意擦除编码存储的服务延迟的尾部指数进行数学量化,证明了基于概率调度的算法是（渐近）最优的。实验结果表明,在实际工作负载下擦除编码存储系统的尾部延迟显著降低。     

自动驾驶汽车虚拟测试中的树木点云生成方法

自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

面向边缘端的施工人员实时检测方法

施工人员检测在施工管理工作中有重要的应用价值。施工现场图像背景复杂且视角多样,给施工人员检测任务带来难度,同时施工现场大多基础配套设施不完善,并且网络条件较差,不适合在大型GPU工作站上进行模型部署。针对以上问题,以YOLOv3检测网络为基础,加入特征金字塔池化模块,增加多尺度特征融合并改进候选框,提升检测精度,同时采用通道剪枝算法对检测网络进行轻量化处理以适应边缘端设备算力,提出一种面向边缘端的施工人员实时检测方法。该方法在自制的施工人员数据集上平均准确率可达到88.23%,较YOLOv3检测方法提升4.89个百分点,且将模型大小压缩至原来的1/13,检测速度提升一倍,在嵌入式设备Jetson Xavier NX上检测速度可达到69.08帧/s,满足在施工现场进行实时边缘端检测的要求。     

上市公司文本信息披露智能分析研究综述

对上市公司发布的文本信息披露进行分析是投资者了解公司经营状况、做出投资决策的重要途径,然而人工阅读和分析的方法存在效率低、成本高等问题。人工智能技术的发展则为文本信息的智能分析提供了契机,能够从海量企业文本数据中挖掘有价值的信息,充分发挥数据驱动的优势,大幅度提高分析效率,成为近些年的研究热点。对近十年关于上市公司文本信息披露智能分析的研究工作进行了总结,分别从文本信息披露的事件类型的研究现状、智能分析方法和应用场景三个方面进行了归纳,分析了该领域当前面临的挑战,最后根据现有方法的不足指出了未来可能的研究方向。     

基于ZYNQ飞艇囊体应变在线监测系统设计

针对当前高空飞艇囊体的应变实时测量装置无法同时具备体积小和实时测量的工作属性,创新性地用光学器件和感光元件配合,对工作中飞艇囊体两个固定点的相对位移量进行测量,提出了一种能够在线监测飞艇囊体应变的测量装置,能够实现应变在线测量且测量精度高;采用TCD1500C电荷耦合器件作为数据来源;主芯片采用ZYNQ处理器,ZYNQ能够具备FPGA的并行处理能力和Cortex的数据调度能力,能够处理CCD高速数据;通过自定义IP核,使用PS端与PL端互联AXI协议,实现了高速、大量数据传输;为了得到应变信号,采用了将应变信号转化为位移信号进行采集的方法,之后将位移信号采集存储至SD卡中并周期性显示到上位机上,实现地面对飞艇囊体应变的实时监控;实现了飞艇囊体应变的实时测量并把测量精度提高至0.1％.