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基于卷积神经网络的人体行为识别

随着视频设备的普及，人体行为识别技术被广泛应用于智能制造，智能监控等领域中。传统的人体行为识别方法通常是经过人工设计特征的方式进行行为识别，例如模板匹配，三维建模等。虽然这些方法在场景简单视频中可以取得较好的识别率，但是面对现实中场景复杂的视频时，识别效果却是不尽人意。在人体行为识别任务中，主要难点是对人体的动作特征和时域特征进行准确提取，而人工设计的特征的方式难以做到这一点。随着卷积神经网络的发展，人工设计特征的方式逐渐被卷积神经网络自动提取特征的方式所替代，大量的图像识别任务以及视频检测任务被解决。因此，本文提出一种基于卷积神经网络的人体行为识别方法。

  • 2021-07-01
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基于视觉纹理及机器学习的木板识别研究

随着图像处理、人工智能等技术的发展，智能制造已成为当前追逐的热点。如今人们的生活质量大幅提高，对家居舒适要求也越来越高，尤其是木质家具的外观要求更加多样性。为了满足家具定制的个性化选择，工厂需要根据木板表面特性进行等级分类，并利用同类木板进行加工制造，从而满足消费者需求。在这种局面下，传统的人工手段无法适应智能家居行业的飞速发展。有鉴于此，本文针对算力的不同，提出了三种基于图像的木板识别方法。在低算力条件下，本文针对实际木板纹理的特点，采用了基于灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix）的纹理特征提取方法，并利用该特征实现了基于马氏距离（Mahalanobis Distance）和支持向量机（Support Vector Machine）的木板识别；在高算力条件下，结合木板图像识别精度的实际需求，设计了一种高精度木板识别的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。

  • 2021-07-01
  • 阅读212
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智慧城市建设对城市绿色发展的影响及作用机制研究_杜建国

将智慧城市试点政策作为一次自然实验,构建包含期望和非期望产出的GML指数测算城市的绿色发展水平,以2007～2017年172个城市的面板数据为基础,采用双重差分法和双重差分倾向得分匹配法实证检验了智慧城市建设对绿色发展的影响及作用机制。结果表明:智慧城市建设显著地促进了城市的绿色发展效率。进一步机制检验发现,智慧城市试点政策通过降低政府规模部分抵消其对绿色发展的负面影响,但智慧城市建设同时抑制了人力资本水平、经济集聚水平,阻碍了其对绿色发展的促进作用；此外,智慧城市试点政策对技术创新、基础设施水平、金融发展规模并无显著影响,也间接削弱了三者对绿色发展的促进作用。

  • 2021-07-01
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城市运行指挥中心在新型智慧城市建设中的意义和实现路径探析_闫伟

城市运行指挥中心是新型智慧城市建设和发展的必然产物。新型智慧城市建设的关键在于"融合",城市运行指挥中心就是将城市看作一个可以融合的整体,将政府分散的部门信息资源及社会资源进行融合,打造整个城市运行的数据大脑、神经网络、指挥中枢,实现"全时空、全要素、全过程、可视化、智慧化、持续化"的城市运行管理,提升政府管理效能,服务资本市场,丰富市民体验感知。本文通过对全国先建城市的对比分析,探讨适合未来省会城市建设和发展智慧城市的城市运行指挥中心建设思路。

  • 2021-07-01
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基于大数据的智慧农业自动控制系统建设项目汇报材料

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 智慧农业感知层 分布式传感器网络数据采集系统 智慧农业数据处理层 嵌入式的控制器 智慧农业的网络层 无线传输系统 基于大数据的智慧农业决策系统 智慧农业的各种智能终端

  • 2021-07-01
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东盟智慧城市建设的实践与探索_陈祝康

＜正＞智慧城市强调通过新一代信息技术,如云计算、大数据、物联网、空间地理信息技术等,提高城市的规划、建设、管理和智能服务水平,实现便利的公共服务、精细的城市管理、宜居的生活环境、智能化的基础设施和长期有效的网络安全等。近些年来,智慧城市理念引发越来越多的关注,智慧城市建设也在不同国家间相继开展,成为引领世界经济增长的重要引擎。在此国际背景下,东盟国家抓住机遇,纷纷加快智慧城市建设进程,以应对城市化快速发展过程中的交通拥堵、环境恶化、公共安全威胁等问题,促进东盟国家经济可持续发展。

  • 2021-07-01
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智慧城市建设与大数据安全问题研究_徐明慧

通过对智慧城市建设总体架构、大数据安全等内容进行研究,归纳整理了智慧城市建设过程中面临的大数据安全问题。通过分析大数据安全问题产生的原因,给出提升大数据安全能力的方案建议,从而保证智慧城市建设中真正实现数据融通、信息安全,进而促进智慧城市建设持续、健康发展。

  • 2021-07-01
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基于DEA模型的北京智慧城市建设投入_产出效率评价研究_姜军

运用数据包络分析方法（DEA）分析评价2010—2018年北京市智慧城市建设投入-产出效率.结果显示,效率方面,整体效率值虽然有所波动,但总体上呈现逐步上升的趋势,纯技术效率的变化较小,规模效率的增长比较明显,整体效率的提升主要源于规模效率的不断提升；投入冗余方面,规模无效的决策单元,各项投入指标均有投入剩余的情况,具有一定的改进空间.建议未来智慧城市建设工作要重视投入产出效率评价,减少投入冗余；扩大企业规模,实现规模收益；注重人才培养,加强技术研发.

  • 2021-07-01
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