智能人机交互中第一视角手势表达的一次性学习分类识别

在智能人机交互中, 以交互人的视角为第一视角的手势表达发挥着重要作用, 而面向第一视角的手势识别则成为最重要的技术环节. 本文通过深度卷积神经网络的级联组合, 研究复杂应用场景中第一视角下的一次性学习手势识别(One-shot learning hand gesture recognition, OSLHGR)算法. 考虑到实际应用的便捷性和适用性, 运用改进的轻量级SSD (Single shot multibox detector)目标检测网络实现第一视角下手势目标的快速精确检测; 进而, 以改进的轻量级U-Net网络为主要工具进行复杂背景下手势目标的像素级高效精准分割. 在此基础上, 以组合式3D深度神经网络为工具, 研究提出了一种第一视角下的一次性学习手势动作识别的网络化算法. 在Pascal VOC 2012数据集和SoftKinetic DS325采集的手势数据集上进行的一系列实验测试结果表明, 本文所提出的网络化算法在手势目标检测与分割精度、分类识别准确率和实时性等方面都有显著的优势, 可为在复杂应用环境下实现便捷式高性能智能人机交互提供可靠的技术支持.     

适用于飞行自组网的闲置时隙预约TDMA协议

在飞行自组网中,固定时隙分配时分多址接入(TDMA)协议存在闲置时隙无法成功使用的问题.通过对TDMA协议引入闲置时隙预约机制,提出一种支持业务优先级传输机制的闲置时隙预约TDMA协议.采用短帧长的方式满足协同与控制业务的低时延传输需求,并利用闲置时隙预约机制允许节点使用闲置时隙传输感知业务,从而满足感知业务的高吞吐量...     

基于规范变量残差的化工过程微小故障检测与诊断

微小故障因其幅值低而易被噪声和过程扰动所掩盖,并且会随时间慢慢演变成过程中的严重故障.因此,微小故障的检测和诊断变得越来越重要.为了更有效地监测和诊断微小故障,提出了基于规范变量残差的化工过程微小故障检测和诊断方法.首先,对Hankel矩阵执行奇异值分解来获得主元和残差空间并根据过去和未来数据的差异,求得两个不同的规范...     

孪生网络跟踪算法并行计算结构研究

基于嵌入式平台的复杂背景目标跟踪技术在智能视频监控设备、无人机跟踪等领域有重要作用.卷积神经网络在跟踪问题上有准确率高、鲁棒性强的优点,但基于卷积特征的算法计算复杂度高,受嵌入式平台面积和功耗的限制,实时性难以满足嵌入式平台应用场景的需求.针对基于卷积特征的跟踪算法计算复杂度高、存储参数量大的难题,率先提出一种利用FP...     

基于神经网络的电力系统暂态稳定分布式自适应控制

针对电力系统中普遍存在的系统非线性和参数不确定性等问题,提出一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的分布式自适应控制器,以提高多机电力系统的暂态稳定性.利用基于RBFNN的方法对系统中的未知非线性项和外部扰动进行补偿,设计相应的自适应参数估计方法,逼近未知非线性项的理想权值矩阵.该策略基于多智能体框架,分布式控制器通...     

四川沐川大口径地质调查井（川沐地2井）钻探施工技术

大口径页岩气地质调查井（川沐地2井）部署在四川盆地西南缘五指山—天宫堂构造带建全—龙华复向斜的核部,设计井深2500 m,完钻井深2406.00 m。钻探目的是主探须家河组陆相页岩气,兼探雷口坡组常规气。本文介绍了川沐地2井的钻探施工情况,针对侏罗系易垮塌的泥岩和三叠系可钻性差的砂岩,开展了高效提速复合钻进、复杂地层钻井液、下套管固井工艺等应用研究,解决了垮塌段下套管固井难题,提高了钻探效率,建成了一口可供地层含气性测试的合格井,获取了岩心等实物资料,查明了该井区的地层层序,在三叠系须家河组—雷口坡组钻遇37层油气显示,实现了钻探目的及油气发现,为页岩气地质调查评价奠定了基础,对巩固乌蒙山区脱贫攻坚成果具有重要意义。     

煤矸石基混凝土在井下巷道硬化工程中的应用试验

煤矸石是我国目前排放量较大的固体废弃物之一,利用煤矸石部分或全部代替混凝土粗骨料生产煤矸石基混凝土是其高效利用的途径。通过实验室开展不同煤矸石粗骨料替代率、水胶比、添加剂等条件下的煤矸石基混凝土的抗压强度试验,探究煤矸石基混凝土的基本力学性能,确定煤矸石基混凝土的最佳配合比。研究结果表明：煤矸石基混凝土抗压强度随着煤矸石粗骨料替代率的增大而减小;在胶凝材料中加入质量比为5%的硅灰、0.3%的减水剂有助于迅速提高煤矸石基混凝土的前期强度。在山西李村煤矿二采区胶带巷5^#辅运联巷开展了煤矸石基混凝土的井下硬化试验,验证了煤矸石基混凝土在井下硬化工程中的良好效果。     

高稳健性图像水印算法

提出了一个以8位灰度图像作为水印的DCT域水印算法。首先对以往的基于人眼视觉掩蔽特性(HVS)的块分类方法进行了改进，使其能更充分地挖掘载体图像的信息隐藏能力。在图像水印的嵌入方法上，将水印图像进行DCT变换，然后将DCT系数的低频分量嵌入到拉伸因子较大的块中。同时，对水印图像的DCT系数进行调整，使得各频率的能量基本相当，间接地提高了提取的水印图像的信噪比。实验结果表明，所提出的水印算法对多种攻击具有较好的稳健性，尤其对JPEG压缩、旋转和剪切攻击。其稳健性更明显。     

An investigation into the characteristics of non-linear frequency response functions. Part 2: New analysis methods based on symbolic expansions and graphical techniques

In Part 1 of this paper the concepts of input and output frequency subdomains were introduced to give insight into the relation between one dimensional and multi-dimensional frequency spaces. The visualisation of both magnitude and phase responses of third order generalized frequency response functions was also presented. In this, the second part, symbolic expansion techniques are introduced and together with the results achieved in Part 1, yield new methods for analysing the properties of generalized frequency response functions. Case studies are included to illustrate the application of the new methods.     

Discernibility matrix simplification with new attribute dependency functions for incomplete information systems

Recently, many researches have been done on attribute dependency degree models. In this work, we bring forward three attribute dependency functions for incomplete information systems and investigate their basic properties in detail. Afterward, we apply the proposed models to twelve data sets from the UCI repository of machine learning databases. Finally, using the proposed functions, we perform the discernibility matrix simplification of incomplete information systems. The experimental results show that our proposed functions are more flexible to calculate the degree of each conditional attribute related to the decision attribute for incomplete information systems.