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1.
跨模态行人再识别是实现全天候智能视频监控系统的一项关键技术。该技术旨在匹配某一特定身份行人在不重叠摄像头场景下的可见光图像和红外图像,因而面临着巨大的类内变化和模态差异。现有方法难以较好地解决这两大困难,很大程度上是由于欠缺了对特征判别能力的有效挖掘和对多源异质信息的充分利用。鉴于以上不足,使用协同学习方法设计了一个精细化多源特征协同网络,提取多种互补性特征进行信息融合,以提升网络的学习能力。从骨干卷积网络中提取多尺度和多层次特征,实现精细化特征协同学习,以增强特征的判别能力来应对类内变化。设计了模态共有与特有特征协同模块和跨模态人体语义自监督模块,达到多源特征协同学习的目的,以提高多源异质图像信息的利用率,进而解决模态差异。在SYSU-MM01和RegDB数据集上验证了该方法的有效性和先进性。 相似文献
2.
当前的风力发电机组故障诊断预警模型设置的矩阵一般为单元式的,预警的范围受到限制,导致预警响应时间延长,为此提出对基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型的设计与验证分析。根据当前的测定需求及标准,提取故障诊断预警特征量,采用多目标的方式,打破预警范围的限制,设计多目标诊断预警矩阵,以此为基础,构建支持向量机故障诊断预警结构,采用阶次分析实现故障诊断预警处理。测试结果表明:对比传统机器学习风力发电机组故障诊断预警模型测试组、传统MSK-CNN和多源机电信息融合风力发电机组故障诊断预警模型测试组,此次所设计的支持向量机风力发电机组故障诊断预警模型测试组最终得出的预警响应时间被较好地控制在0.25 s以下,说明在支持向量机的辅助下,所设计模型对故障诊断预警的效率较高,针对性更强,具有实际的应用价值。 相似文献
3.
随着计算机技术的不断发展,锅炉专家系统智能化程度的不断提高,建立一个具有高智能的自动化专家系统是适就在电厂控制、管理自动化的重要环节。为满足现场管理自动化,本文编写出《检修规程》子系统和相应的试题库及修改程序;同时完成锅炉的校核热力计算,为电厂检修公司检修现代化管理奠定了基础。 相似文献
4.
由中国电信重庆分公司承办的中小企业信息化论坛暨主城区巡展,8月10日在君豪酒店举行。围绕“创新信息化应用、助力企业腾飞”这一主题,中小企业信息化、政府监管信息化、平安校园信息化等多个解决方案成为众多中小企业关注的焦点。当天,重庆市中小企业局和中国电信重庆公司签署战略合作协议,双方携手将积极推进我市中小企业信息化进程。 相似文献
5.
设计了一套基于CAN(controller area network)总线的自行火炮监测数据采集系统,解决了目前监测布线复杂、可靠性低、不适于营连成网的问题。系统由6大部分和若干可增减的CAN节点组成,分别对自行火炮的底盘技术状态信息和武器系统状态信息进行监测,主控PC机用PC—CAN适配卡与各个节点通信,并完成CAN节点、PC-CAN适配卡的软、硬件设计和整个系统的调试工作。 相似文献
6.
目的 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在遥感场景图像分类中广泛应用,但缺乏训练数据依然是不容忽视的问题。小样本遥感场景分类是指模型只需利用少量样本训练即可完成遥感场景图像分类任务。虽然现有基于元学习的小样本遥感场景图像分类方法可以摆脱大数据训练的依赖,但模型的泛化能力依然较弱。为了解决这一问题,本文提出一种基于自监督学习的小样本遥感场景图像分类方法来增加模型的泛化能力。方法 本文方法分为两个阶段。首先,使用元学习训练老师网络直到收敛;然后,双学生网络和老师网络对同一个输入进行预测。老师网络的预测结果会通过蒸馏损失指导双学生网络的训练。另外,在图像特征进入分类器之前,自监督对比学习通过度量同类样本的类中心距离,使模型学习到更明确的类间边界。两种自监督机制能够使模型学习到更丰富的类间关系,从而提高模型的泛化能力。结果 本文在NWPU-RESISC45(North Western Polytechnical University-remote sensing image scene classification)、AID(aerial ima... 相似文献
7.
红外与可见光图像融合是机器视觉的一个重要领域,在日常生活中应用广泛。近年来,虽然红外与可见光图像融合领域已有多种融合算法,但目前该领域还缺乏能够衡量多种融合算法性能的算法框架和融合基准。在简要概述了红外与可见光图像融合的最新进展后,提出了一种扩展VIFB的红外与可见光图像融合基准,该基准由56对图像、32种融合算法和16种评价指标组成。基于该融合基准进行了大量实验,用来测评所选取的融合算法的性能。通过定性和定量结果分析,确定了性能优良的图像融合算法,并对红外与可见光图像融合领域的未来前景进行了展望。 相似文献
8.
9.
针对人工经验设定深度置信网络的网络结构致使其很难达到最优,进而导致深度置信网络的性能无法完全发挥的问题,提出利用麻雀搜索算法优化深度置信网络的入侵检测模型.实验结果表明:相比未优化的深度置信网络,性能有显著提升,该模型优异的性能有效提高了入侵检测识别的效率. 相似文献
10.
现有深度红外和可见光图像融合模型网络参数多,计算过程需要耗费大量计算资源和内存,难以满足移动和嵌入式设备上的部署要求。针对上述问题,提出了一种基于SqueezeNet的轻量级图像融合方法,该方法利用轻量级网络SqueezeNet提取红外和可见光图像特征,并通过该网络提取的特征获得权重图并进行加权融合,进而获得最后的融合图像。通过与ResNet50方法进行比较发现,该方法在保持融合图像质量相近的情况下,模型大小和网络参数量分别被压缩为ResNet50方法的1/21和1/204,运行速度加快了4倍。实验结果表明,该方法不仅降低了融合模型的大小,加快了图像融合速度,同时得到了比其他传统融合方法更好的融合效果。 相似文献