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为了解决目前多目标跟踪算法在行人遮挡后无法再次准确跟踪的问题,提出了一种融入注意力机制和改进卡尔曼滤波的多目标跟踪算法,选用联合检测和重识别框架提取特征,同时完成目标检测和重识别任务.设计了并行支路注意力机制,包括空间注意力和通道注意力两个部分,每个部分都采用并行支路的方式完成池化和卷积操作.在跟踪阶段,本文提出了速度先验卡尔曼滤波,实现对行人运动状态更精确的预测.采用CUHK-SYSU数据集对算法进行训练,并在MOT16数据集上做算法的验证和测试.本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)达到了65.1%,多目标跟踪精确度(MOTP)达到了78.8%,识别F1值(IDF1)达到62.3%.实验表明,提出的跟踪算法可以有效地提高跟踪的整体性能,实现对目标的持续跟踪. 相似文献
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近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用,通过在卷积神经网络中加入注意力模型,网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型,以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力,但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡,对CBAM模型进行优化提出了轻量级的EAM(Efficient Attention Module)模型。针对CBAM的通道注意力模块,引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息;对于CBAM的空间注意力模块,将大卷积核替换为空洞卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。将该模型融入YOLOv4后在VOC2012数据集上进行测试,mAP提高3.48个百分点。实验结果表明,该注意力模型只引入较小的参数量,网络性能可获得较大提升。 相似文献
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为解决由区域配送中心和不同地点前置仓构成的多地点库存系统的动态调拨问题,建立以最小化总成本为目标,考虑紧急和预防纵向调拨、紧急横向转运的多地点库存动态集成调拨模型.由于模型的非线性特征,设计一种嵌入贪婪紧急横向转运修复策略的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm embedding greedy emergency lateral transshipment repair strategy,GELTR-WOA).通过基于现实场景产生的不同规模算例的数值实验,验证算法的有效性.最后,探究加入紧急横向转运对系统运作成本的影响,并分析单位缺货损失、单位运输成本等因素对调拨策略的影响,从而为电商企业提供库存管理建议. 相似文献
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蛋白质-亲水胶体混合物的凝胶特性对食品的质地和稳定性有着重要影响。论文重点研究了κ-卡拉胶/明胶复配胶浓度对牛奶布丁凝胶强度、质构特性、水分分布和微观结构等特性的影响。结果表明:随K-G复配胶浓度的增加,体系中凝胶强度、硬度、咀嚼性、内聚性和回复性均显著增大,黏性和弹性变化不显著;牛奶布丁体系中以不易流动水为主,单组分弛豫时间(T2W)及不易流动水弛豫时间(T22)随K-G复配胶浓度增加而略微增加,当K-G复配胶浓度在0.6%以上时,水分比例(S21、S22、S23)结构相对稳定。微观结构结果表明,K-G复配胶浓度的增加有助于牛奶布丁凝胶体系趋于均一、致密。总体而言,添加0.6%的κ-卡拉胶/明胶的复配胶有助于牛奶布丁的制备。 相似文献
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