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针对自适应人机界面对用户行为意图预测的需求,提出一种基于眼动特征的人机交互行为分类及意图预测方法.通过建立简化的界面模型,将用户的行为意图分为5类,设计视觉交互实验收集相关行为意图状态下的眼动特征数据,利用SVM(Support Vector Machine)算法建立分类预测模型,结合差异性分析方法选取眼动特征分量,最终确定连续3个采样注视点的位置X坐标、Y坐标、注视时间、眼跳幅度以及瞳孔直径共15个分量作为特征参数可以获得较好的预测效果,其预测精度可达90%以上. 相似文献
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我厂始建于l911年,迄今已有86年的历史,是一个具有发电、变电、供热的老火电厂。在役的汽轮发电机组大多数是使用了五六十年的老设备。长期超龄运行,使这些老设备逐步暴露出一些严重缺陷,如1993年2月初,发现机¨蒸汽管道流量失真及压差增大。针对该问题,厂热力试验组及时做了试验,并提出消除缺陷的若干建议,现将当时的试验分析介绍如下。 相似文献
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针对当前Deeplab v3+模型没有充分采用高分辨率的浅层特征出现的错误分割、遗漏分割等现象,提出一种融合多尺度特征的改进Deeplab v3+特征图像语义分割算法。在主干网络中,引入多尺度金字塔卷积;将空洞空间卷积池化金字塔中的标准卷积替换为深度可分离卷积,减少整体模型的参数量;最后,在解码层采用多尺度方法来捕捉获取全局背景,将背景特征通过注意力机制,再与浅层特征和空洞空间金字塔池化层结合,丰富融合后的浅层特征语义信息。实验表明,在CityScapes验证集中,所提算法具有更好的边缘分割效果,平均交并比达到了74.76%,较原有算法提升了2.20%。通过与先进算法比较,也证明所提算法应对改善错误分割、遗漏分割的有效性。 相似文献
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针对传统的增强现实维修系统不能有效对维修状态进行感知和判断的问题进行了研究,提出了一种基于概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)的维修进程识别的策略。该策略将关注的焦点由维修对象本身转移到附近的已拆卸零件放置区域,利用曲波变换生成已拆卸零件边缘图像,然后生成Hu不变矩特征值,再将特征值作为PNN神经网络的输入进行进程零件的分类识别,从而得到当前的维修进程。实验表明,该策略下识别的准确度明显高于图像匹配方法与曲波不变矩方法,为场景感知提供了新的思路和解决方案。 相似文献