鞍山市中年人消费观念分析

本文通过对鞍山市中年人消费观念的调查,运用SPSS因子分析方法,总结了他们的消费类型,时商家、企业以及销售商具有参考价值。     

俯视深度头肩序列行人再识别

目的 行人再识别是指在一个或者多个相机拍摄的图像或视频中实现行人匹配的技术,广泛用于图像检索、智能安保等领域。按照相机种类和拍摄视角的不同,行人再识别算法可主要分为基于侧视角彩色相机的行人再识别算法和基于俯视角深度相机的行人再识别算法。在侧视角彩色相机场景中,行人身体的大部分表观信息可见;而在俯视角深度相机场景中,仅行人头部和肩部的结构信息可见。现有的多数算法主要针对侧视角彩色相机场景,只有少数算法可以直接应用于俯视角深度相机场景中,尤其是低分辨率场景,如公交车的车载飞行时间（time of flight,TOF）相机拍摄的视频。因此针对俯视角深度相机场景,本文提出了一种基于俯视深度头肩序列的行人再识别算法,以期提高低分辨率场景下的行人再识别精度。方法 对俯视深度头肩序列进行头部区域检测和卡尔曼滤波器跟踪,获取行人的头部图像序列,构建头部深度能量图组（head depth energy map group,HeDEMaG）,并据此提取深度特征、面积特征、投影特征、傅里叶描述子和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient,HOG）特征。计算行人之间头部深度能量图组的各特征之间的相似度,再利用经过模型学习所获得的权重系数对各特征相似度进行加权融合,从而得到相似度总分,将最大相似度对应的行人标签作为识别结果,实现行人再识别。结果 本文算法在公开的室内单人场景TVPR （top view person re-identification）数据集、自建的室内多人场景TDPI-L （top-view depth based person identification for laboratory scenarios）数据集和公交车实际场景TDPI-B （top-view depth based person identification for bus scenarios）数据集上进行了测试,使用首位匹配率（rank-1）、前5位匹配率（rank-5）、宏F1值（macro-F1）、累计匹配曲线（cumulative match characteristic,CMC）和平均耗时等5个指标来衡量算法性能。其中,rank-1、rank-5和macro-F1分别达到61%、68%和67%以上,相比于典型算法至少提高了11%。结论 本文构建了表达行人结构与行为特征的头部深度能量图组,实现了适合低分辨率行人的多特征表达;提出了基于权重学习的相似度融合,提高了识别精度,在室内单人、室内多人和公交车实际场景数据集中均取得了较好的效果。     

基于视觉信息积累的行人重识别网络

在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确识别。基于此,提出了视觉信息积累网络(VIA Net),该网络整体采用两分支结构,一个分支倾向于学习图像的全局特征,另一个分支则拓展为多分支结构,通过结合注意力区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习,实现视觉信息的积累,进一步丰富特征信息。实验结果表明,在Market-1501等行人重识别数据集上,所提出的VIA Net网络达到了较高的实验性能;同时,在In-Shop Clothes Retrieval数据集上的实验证明：该网络也适用于一般的图像检索任务,具有一定的通用性。     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。     

白炽灯下T5荧光灯视功效、识别率对比实验研究

对比不同色温荧光灯光源作为背景光源,在视标光源统一为白炽灯的条件下受试人的视功效表现,以了解背景光源色温对受试人视功效的影响;寻找出在同等亮度、对比度条件下,可有效提高受试人识别率的背景光源,为教室照明光色选择提供实验参考。实验以"参考人"视功效曲线为基准,以受试人平均识别率高低为指标来判断光源光谱及色温的实际视功效表现。     

钻孔咬合灌注桩计算模型的简化

根据抗弯刚度等效原则,推导出素混凝土-钢筋混凝土钻孔咬合灌注桩围护结构的等效本构关系.在此基础上,将钻孔咬合灌注桩围护结构等效为地下连续墙.简化模型的有效性通过ANSYS数值模拟方法进行了验证.简化计算模型的建立,方便了利用有限元方法对深基坑开挖过程中支护结构对土体变形影响的模拟分析.     

一款盲用邮件接收器的设计与实现

盲用邮件接收器是帮助视力障碍者阅读邮件而设计的。盲人借助语音导航,通过上下左右键就能阅读邮箱中的邮件内容。该文主要介绍了运用pop3协议对邮件进行接收,形成相应邮件树型列表,并调用文本朗读(tts)进行语音导航和邮件阅读的实现步骤。     

基于自注意力模态融合网络的跨模态行人再识别方法研究

行人再识别是实现多目标跨摄像头跟踪的核心技术, 该技术能够广泛应用于安防、智能视频监控、刑事侦查等领域. 一般的行人再识别问题面临的挑战包括摄像机的低分辨率、行人姿态变化、光照变化、行人检测误差、遮挡等. 跨模态行人再识别相比于一般的行人再识别问题增加了相同行人不同模态的变化. 针对跨模态行人再识别中存在的模态变化问题, 本文提出了一种自注意力模态融合网络. 首先是利用CycleGAN生成跨模态图像. 在得到了跨模态图像后利用跨模态学习网络同时学习两种模态图像特征, 对于原始数据集中的图像利用SoftMax 损失进行有监督的训练, 对生成的跨模态图像利用LSR (Label smooth regularization) 损失进行有监督的训练. 之后, 使用自注意力模块将原始图像和CycleGAN生成的图像进行区分, 自动地对跨模态学习网络的特征在通道层面进行筛选. 最后利用模态融合模块将两种筛选后的特征进行融合. 通过在跨模态数据集SYSU-MM01上的实验证明了本文提出的方法和跨模态行人再识别其他方法相比有一定程度的性能提升.     

广东三防预警信息发布平台的设计与应用

针对广东省基层三防机构、人员落实不到位，应对台风暴雨洪涝灾害能力较弱等突出问题，通过利用移动互联网、地理信息、短信发送、语音外呼等技术构建统一平台，以集中式部署的方式开展预警信息发布平台建设，实现省、市、县、镇、村五级三防部门的责任人和预案管理、预警信息发布、语音外呼等功能，提高乡镇三防部门灾害应急响应和协调处置能力。