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人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。 相似文献
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无源光网络(Passive Optical Network,PON)作为当今接入网的主要技术解决方案,具有带宽使用效率高、传输距离远、抗干扰能力强等特点.通过研究PON技术的发展动态,本文首先归纳了各种PON技术的产生背景和应用特点,整理出各技术间的连接关系及主要标准;其次介绍了PON技术的帧结构,并对带宽、波长、传输模式等PON技术的主要参数进行了汇总;然后将国内外研究热点进行划分,围绕媒体访问控制协议、帧结构、动态带宽分配算法、节能机制等关键技术,阐述了其研究现状及在PON中的重要作用;最后对PON技术的发展趋势进行了展望. 相似文献
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针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)建模字序列生成的词向量,然后再结合BLSTM和CRF(Conditional Random Fields)对中文简历进行解析(BLSTM-CRF)。为了提高中文简历解析的效率,级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量,融合成一个新的词向量表示;再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层;再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络,使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络,最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。 相似文献
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随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深,鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现,鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰,而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题,提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先,提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开,从而减少图像背景对检索的干扰;其次,为了使图像特征包含一定的空间位置信息,利用空间金字塔的理论对图像进行分割,在此基础上,将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征;;最后,得到检索结果。为验证所提算法的有效性,在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比:在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%,查全率最多分别提高7%和22%;比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%,查全率最多分别提高36%和22%;从而证明所提算法是有效的,能有效提升鱼类图像的检索效果。 相似文献
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在制导炸弹半实物仿真试验中经常发现,同一发制导炸弹多次仿真的俯仰角差别较大,同一批次制导炸弹投弹试验的遥测俯仰角与仿真俯仰角差别也较大,但是俯仰角的收敛趋势均一致,实测脱靶量与仿真脱靶量都合格,且具有一致性。为了分析出现上述现象的原因,基于协方差分析描述函数法(CADFT),建立了制导炸弹半实物仿真系统的误差传播理论,计算了仿真姿态角和姿态角速度的误差。分析了仿真姿态角和姿态角速度的误差对仿真结果的影响。结果表明,在仿真系统各种误差中,气动力和气动力矩误差是主要误差,是引起仿真俯仰角差别的重要原因; 姿态角的动态验模方法不适用于制导炸弹仿真模型,而脱靶量的静态验模方法适用于制导炸弹仿真模型。 相似文献
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激光脉冲编码是激光制导武器的抗干扰措施之一。角度欺骗式干扰和高重频干扰是目前半主动激光制导武器的主要有源干扰来源。为研究不同激光脉冲编码方式对激光半主动制导武器抗这两种干扰性能的影响,本文针对敌方激光告警机的识别算法与我方导引头的解码过程,提出自相关函数与归一化互相关函数评价方法,并对目前主要编码方式进行仿真,仿真结果表明:激光脉冲编码的抗角度欺骗式干扰能力受编码序列周期性与脉冲间隔随机性的影响;抗高重频激光干扰能力受编码序列脉冲间隔随机性的影响;LFSR状态码的抗角度欺骗式干扰与抗高重频干扰效果均优于其他编码方式。 相似文献
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