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随着人工智能的快速发展,基于计算机视觉的人体异常行为识别受到极大的关注,并被广泛应用到智能安防等领域。针对人们在加油站等重要场所抽烟以及司机驾驶途中打电话等违规行为,提出一种混合注意力机制的异常行为识别方法。利用引入的卷积块注意力模块重点关注输入对象的显著性特征,并对输入信息进行精细化的分配和处理,在突出重要信息的同时弱化无关信息。为提升网络模型的特征挖掘能力及增强网络的信息交互性,利用提出的卷积特征提取模块进一步提取识别对象的高层语义特征,并将其与低层细节特征进行融合以达到多尺度特征交互的目的。此外,为了减少网络训练过程中错误标签造成的损失,采用标签平滑对交叉熵损失函数进行修正以此来驱动模型的学习过程。实验结果表明,所提出的模型优于当前的主流网络,可有效检测出异常行为。 相似文献
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为保证巷道快速掘进系统的安全、稳定、高效进行,钻机锚固单元的结构强度及设计合理性至关重要;首先根据实际工况条件,构建锚固单元钻进过程力学模型,得到钻杆钻进阻力及阻力矩相互关系;利用Ansys对锚固单元结构强度进行可靠性分析,验证结构设计合理性;通过构建钻进过程钻杆振动学模型,利用Abaqus分析锚固单元在有预应力下的模态规律,与Matlab联合求解钻进过程横向振动位移、速度及加速度,验证钻杆钻进不同岩层时,其速度、加速度可作为判别煤岩属性的数值特征;利用DesignExploer优化模块对锚固单元结构进行优化,优化后的锚固单元在保证应力、形变及共振频率皆满足要求情况下,质量降低了6.24%,实现了锚固单元结构的优化;通过锚固钻进相似试验验证,可得到优化后的锚固部件满足强度要求;钻进不同围岩时,锚固钻进钻杆振动响应明显,该结论可作为煤岩识别的理论基础,为实现自动锚固提供先行条件。 相似文献
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在掘进机与超前支护协同作业过程中,为避免超前支护与掘进机发生碰撞,要求掘进机与超前支护在各种工况下的转动角度保持在某一范围内。因此,分析了超前支护与掘进机在协同转弯工况下的碰撞情况,并根据发生碰撞时的几何关系,建立了超前支护与掘进机转动一角度后的移动步长数学模型,推导该步长的计算公式。并以最大移动步长为指标,研究了避免干涉前提下设备转角对移动步长的影响规律。研究表明:当仅掘进机转向移动时,掘进机的转角越大,可移动的范围越小;当掘进机铲板滞后于超前支护且超前支护先转向进给时,设备转角越小掘进机的最大移动距离越大;当掘进机铲板超前于超前支护且掘进机先转向进给时,设备转角越小超前支护的最大进给距离越大。 相似文献
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人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。 相似文献
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