一种基于脉线流卷积神经网络的人群异常行为检测算法

在计算机视觉领域，人群异常行为检测技术可以广泛应用于视频监控、智能视频分析、群体行为识别等领域，因此，受到了学者们的广泛关注。由于视频中人群目标具有尺度变化大、透视形变、标注偏置等特点，人群异常行为检测依然是一个具有挑战性的难题。为此，本文提出了一种基于脉线流和卷积神经网络的人群异常行为检测方法(Streak Flow CNN Abnormal Behavior Detection，简称SFCNN-ABD)。SFCNN-ABD通过卷积神经网络获取显著的人群行为空域特征，并通过脉线流结合卷积神经网络获取人群行为时域特征。SFCNN-ABD是一个双流网络，网络结构由两个深度残差网络作为骨干网络，分别为空域网络和时域网络。其中，空间域网络的输入是原始视频帧，提取人群行为的表观特征，而时域网络利用脉线流提取人群行为的运动特征，脉线流能更准确地识别场景中的空域和时域变化，因而能进一步提升人群异常行为检测的准确性。最后将两个网络的输出进行融合，完成人群异常行为的检测。在UMN和VIF两个公开基准数据集进行了测试，实验结果表明本文方法的性能优于当前主流算法，验证了本文方法的有效性。     

略论唐英陶瓷书法艺术

陶瓷书法是在传统的书法艺术和陶瓷工艺的基础上发展起来的,它既是书法艺术形式的延伸,又是陶瓷工艺美术的一种开拓,它具有书法艺术和陶瓷工艺美术的双重特征。因此,对于创作者来说,需要有更多、更高的艺术和技法上的要求。唐英被誉为清代最杰出的督陶官,在督陶期间,他致力于制瓷工艺的总结和改革,系统考察和研究了景德镇制瓷工艺。唐英极富艺术才华,除了设计与创作瓷器以外,书法造诣也极其深厚。他不仅喜爱纸上挥毫,更擅长以其书法入饰瓷器,文雅别致,洋溢书卷气息。     

基于ABC-SVM算法的光伏阵列故障诊断

针对光伏阵列的四种典型故障(老化、遮阴、短路和开路),提出了一种基于人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型,用Matlab对光伏阵列进行仿真,提取故障状态下光伏阵列输出特征向量作为训练样本,通过人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行寻优,利用寻优后的参数建立模型进行训练与验证.仿真结果表明,本算法可有效判别光伏阵列的典型故障,且故障诊断精度较高.