基于ResNet34＿D改进YOLOv3模型的行人检测算法

针对自动驾驶场景下行人检测任务中对中、小尺寸目标和被遮挡目标的检测需求,以及现有深度学习模型的不足,提出基于ResNet34＿D的改进YOLOv3模型:通过改进残差网络的卷积块结构提出ResNet34＿D,并作为YOLOv3的主干网络以降低模型尺寸和训练难度;在ResNet34＿D的3个尺度卷积特征图之后,增加SPP层和DropBlock模块以提高模型的泛化能力;基于K-means聚类算法确定自适应的多尺度锚框尺寸,提高对大、中、小3种尺寸行人目标的检测能力;引入DIoU损失函数,提高对被遮挡目标的识别能力.所提出模型的消融实验验证了各个改进部分在提高模型检测准确率上的有效性.实验结果表明,所提出的基于ResNet34＿D的改进YOLOv3模型具有较好的准确率和实时性,在BDD100K-Person数据集上的AP50达到69.8%,检测速度达到130 FPS.由所提出方法与现有目标检测方法的对比实验可知,所提出方法对小目标和遮挡目标的误检率更低,速度更快,具有一定的实际应用价值.     

论向管理要效益

阐述了向管理要效益的实质就是通过加强企业管理，使企业经济因素效益与非经济效益得到科学地、充分地整合而取得的效益。加强企业管理必须做六到位、一规范和四化管理。     

基于可变权重损失函数和难例挖掘模块的Faster R-CNN改进算法

基于深度卷积神经网络的目标检测算法已成为目标检测领域中的研究热点,它包括基于区域提议的两阶段目标检测算法和基于位置回归的一阶段目标检测算法。Faster R-CNN是两阶段目标检测的典型算法之一,但是,训练数据集中简单样本-〖KG-*8〗难分样本数量不平衡,以及样本数据的类间不平衡,都是影响Faster R-CNN检测精度的重要原因。本文提出一种基于可变权重损失函数Focal Loss和难例挖掘模块的改进Faster R-CNN算法。具体地,在网络的分类部分引入Focal Loss函数,通过权重调节样本数据的类间不平衡,改善简单样本-〖KG-*8〗难分样本的数量不平衡;同时,修改网络结构,引入难例挖掘模块,进一步平衡简单样本-〖KG-*8〗难分样本的数量,提高网络的检测性能。本文采用不同数据集,不同基础网络来测试提出的算法性能。实验结果表明,在VGG-16基础网络下,本文算法在Pascal VOC 2007数据集上平均检测精度较原算法提高了0.9个百分点,在Pascal VOC 07+12数据集上提高了1.7个百分点;在Res-101基础网络上,在Pascal VOC 2007数据集上平均检测精度较原算法提高了1.3个百分点,在Pascal VOC 07+12数据集上提高了1.5个百分点。     

TCSNGAN:基于Transformer和谱归一化CNN的图像生成模型

生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)已成为图像生成问题中常用的模型之一,但是GAN的判别器在训练过程中易出现梯度消失而导致训练不稳定,以致无法获得最优化的GAN而影响生成图像的质量。针对该问题,设计满足Lipschitz条件的谱归一化卷积神经网络(CNN with spectral normalization, CSN)作为判别器,并采用具有更强表达能力的Transformer作为生成器,由此提出图像生成模型TCSNGAN。CSN判别器网络结构简单,解决了GAN模型的训练不稳定问题,且能依据数据集的图像分辨率配置可调节的CSN模块数,以使模型达到最佳性能。在公共数据集CIFAR-10和STL-10上的实验结果表明,TCSNGAN模型复杂度低,生成的图像质量优;在火灾图像生成中的实验结果表明,TCSNGAN可有效解决小样本数据集的扩充问题。     

基于双流-非局部时空残差卷积神经网络的人体行为识别

3维卷积神经网络(3D CNN)与双流卷积神经网络(two-stream CNN)是视频中人体行为识别研究的常用架构,且各有优势。该文旨在研究结合两种架构且复杂度低、识别精度高的人体行为识别模型。具体地,该文提出基于通道剪枝的双流-非局部时空残差卷积神经网络(TPNLST-ResCNN),该网络采用双流架构,分别在时间流子网络和空间流子网络采用时空残差卷积神经网络(ST-ResCNN),并采用均值融合算法融合两个子网络的识别结果。进一步地,为了降低网络的复杂度,该文提出了针对时空残差卷积神经网络的通道剪枝方案,在实现模型压缩的同时,可基本保持模型的识别精度;为了使得压缩后网络能更好地学习到输入视频中人体行为变化的长距离时空依赖关系,提高网络的识别精度,该文提出在剪枝后网络的首个残差型时空卷积块前引入一个非局部模块。实验结果表明,该文提出的人体行为识别模型在公共数据集UCF101和HMDB51上的识别准确率分别为98.33%和74.63%。与现有方法相比,该文模型具有参数量小、识别精度高的优点。     

上海卢浦大桥主桥墩柱预应力施工

介绍上海卢浦大桥主桥锚墩墩柱、主墩拱座、钢锚碇部位的预应力应用情况与采取的主要施工技术措施。     

自动选择跟踪窗尺度的Mean-Shift算法

实用的跟踪系统要求能实时地适应运动目标的外观变化,尺度固定不变的跟踪窗口不能有效地跟踪存在明显尺度变化的目标。本文将多尺度图像的信息量度量方法引入到运动目标跟踪中,提出了一种跟踪窗口自动更新算法,并用此算法改进了基于颜色直方图的Mean-Shift跟踪方案。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标都能自动选择合适的跟踪窗口大小。     

青岛流亭机场航站楼预应力结构设计与施工

结合青岛流亭机场航站楼主、次梁及楼板的预应力设计与施工,介绍超长预应力筋的布置与施工要点。     

面向视频中人体行为识别的复合型深度神经网络

在视频人体行为识别研究中三维卷积神经网络和双流卷积神经网络均存在不足.针对此种情况,文中提出结合双流网络架构和三维网络架构的复合型深度神经网络.在双流架构的时间流子网络和空间流子网络部分均采用改进的R(2+1)D卷积神经网络,分别从视频的RGB图像序列和光流图像序列中学习行为表示和分类方法,并融合时间流子网络、空间流子网络的分类结果.进一步地,在网络训练过程中,提出基于梯度中心化算法改进的带动量的随机梯度下降算法,在不改变网络结构的情况下提高网络的泛化性能.实验表明,文中网络在UCF101、HMDB51数据集上均获得较高的识别精度.     

视频监控中的行为序列分割与识别

智能监控系统中的行为分析与识别是当前计算机视觉领域的研究热点,而行为序列分割则是行为分析与识别的基础.提出了一种无监督的行为序列分割算法,并对分割结果进行识别.首先,采用鲁棒的形状编码方案得到人体轮廓的紧凑表示,提取轮廓点集特征描述运动人体;然后,基于奇异值分解(SVD)估计行为序列数据的本征维数,确定数据对应的低维流形,并通过检测特征数据在该流形上的投影误差的突变实现行为序列分割;最后,采用隐马尔可夫模型(HMM)对分割结果进行识别.在公共数据库上的实验结果表明了此分割和识别算法的有效性.