基于卷积特征的非平衡人群密度估计方法

人群密度估计在智能监控领域具有重要的应用价值。大量理论和经验研究表明,基于数据驱动的深度神经网络往往优于传统的基于手工特征的方法。但是人群样本的数据规模很小,深层次的网络很难得到较优解。鉴于此,提出了3种解决方法:训练较浅的神经网络,使用预训练深度模型的全连接层特征和使用预训练深度模型的卷积-FV(Fisher Vector)特征。针对样本的不平衡性问题,提出了使用多个分类评估标准的解决方案。在标准数据集PETs2009上的实验结果表明,相比于现有的手工特征,卷积特征具有更好的效果。其次,相比于训练一个全新的卷积模型,基于迁移学习的深度卷积特征是更好的选择。另外,通过层数较少的深度模型获得的较低层特征的迁移性更好。     

基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法

视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值. 由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡等干扰因素的制约, 基于底层特征的传统计数方法准确率较低. 本文提出一种基于序的空间金字塔池化(Rank-based spatial pyramid pooling, RSPP)网络的人群计数方法. 该方法将原图像分成多个具有相同透视范围的子区域并在各个子区域分别取不同尺度的子图像块, 采用基于序的空间金字塔池化网络估计子图像块人数, 然后相加所有子图像块人数得出原图像人数. 提出的图像分块方法有效地消除了摄像机透视效果和人群密度分布不均匀对计数的影响. 提出的基于序的空间金字塔池化不仅能够处理多种尺度的子图像块, 而且解决了传统池化方法易损失大量重要信息和易过拟合的问题. 实验结果表明, 本文方法相比于传统方法具有准确率高和鲁棒性好的优点.     

试油产能预测及主要参数分析

产能预测的方法很多,每个区块的储层特征和油藏类型都不尽相同,需要认真分析才能选定适合特定区块的产能预测方法。而产能预测涉及到的参数是较多的,文章主要论述了影响试油产能预测的两个主要参数,即渗透率和供液半径,以及影响它们的主要因素和这两个参数的选取,然后通过实践验证三种试油产能预测方法,即邻井综合对比法、射孔优化软件、经验公式计算法的可行性,以此提出建议,不断提高预测方法的适用性。文章探讨和分析了渗透率和油藏供液半径两项主要参数对探井试油产能预测影响。