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基于模板匹配和SVM模型的快速目标检测算法_李蕊

为了完成样本较少及低配运行环境下的目标检测任务,提出一种快速高精度的目标检测算法:融合Chamfer距离与边缘线条角度作为新的相似性度量,用以衡量两个形状的相似性;使用随机模板训练SVM分类模型,用以判别候选位姿的真伪;构建待搜索图像的多层金字塔并应用提前终止搜索策略在顶层寻找候选位姿,然后将正确位姿映射至下一层进行更精细的匹配定位,重复此过程直至底层。实验结果表明,此算法在复杂场景下仍能快速精准地检测出正确位姿并统计目标个数,坐标定位平均误差在1像素以内,旋转角度平均误差在0.5°以内,对500万像素的图像处理时长在35 ms以内,具有较好的应用价值。

  • 2021-05-07
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ABB低压配电电气设计安装手册

漏电保护开关和过欠压开关,其实本质上都是空气开关,只不过是在空气开关的基础上增加了组件(漏电保护组件和过欠压脱扣器)所以在外观上,空气开关只有手柄,而漏电保护开关和过欠压开关的左边是有手柄的空气开关,右边还多了一个装置。

  • 2022-02-01
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改进Faster_R_CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法_朱宗洪

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀座瑕疵的识别,为后续自动一体化检测研究提供了基础.

  • 2021-06-16
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百度大脑AI技术成果白皮书

百度大脑是百度Al集大成者。百度大脑自2010年起开始积累基础能力,后逐步完善。声音共有信息沉淀到一个统一的声学模型中。在做语音合成的时候,用户仅仅输入少量目标语音作为指导,在全局声音基空间中进行注意力选择,选择出和当前用户个性化声音更加匹配的基。之后可以根据这个基,并结合训练好的共有信息声学模型,生成与目标语音的音色和风格高度相似的任意语音。依靠Meitron的解耦和组合机制,我们能够在不同音色、风格和情感之间进行风格转化和迁移,仅仅使用少量用户语音,就可以实现多种音色、情感和风格的转换。该技术成果已经落地百度地图产品,地图用户只需要提供约20句话的目标语音,就可以合成与目标语音非常相似的个性化声音,用于地图任意导航场景的语音播报和任意名胜景点的语音播报等。

  • 2021-03-29
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化(OpenVINO)人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统,方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练,并可根据其情绪进行难度调整。方法:建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构,利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计,利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
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重磅发布《“新基建”政策白皮书》

新型基础设施是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。“新基建”具有新时代的丰富内涵,既符合未来经济社会发展趋势,又适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求,在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎。良好的政策环境有助于提高新型基础设施的长期供给质量和效率,促进新兴行业持续健康发展,因此,开展“新基建”政策研究意义重大。

  • 2021-03-30
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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分(proportional-integral,PI)反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分(integral of absolute magnitude of error,IAE)和绝对流量变化积分(integrated absolute discharge change,IAQ)指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%;大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
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压力_状态_响应模型下的生态敏感性分析算法_黎家琦

针对生态敏感性评价中指标选择、权重计算步骤存在的主观性,片面性的问题,以乐山市为例,基于压力-状态-响应模型构建评价指标体系,运用主成分分析(PCA)-熵权法组合权重模型对选取的20个评价指标因子赋权。结合层次分析法对乐山市2018年生态环境进行评价研究。结果表明:乐山市生态敏感性指数分布存在明显空间差异,乐山市大部分地区属于不敏感、较不敏感等级,占研究区总面积的67.18%;其次为极敏感等级,占研究区面积的14.4%;一般敏感和较敏感等级所占面积最少,分别是9.84%和8.58%。压力-状态-响应模型全面考虑了生态影响因素,PCA-熵权法组合权重计算也弥补了层次分析法主观性强的缺陷,为生态敏感性分析提供了一种可行的思路。

  • 2021-04-21
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