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基于概率模型的自适应融合互补学习跟踪算法_董秋杰

在互补学习实时跟踪算法(Staple)中,方向梯度直方图(HOG)特征与颜色直方图采用的融合系数均为固定值0.3,在不同特征下相融时易造成目标丢失的问题。基于此,提出一种基于目标概率模型的自适应融合互补学习实时跟踪算法(amStaple),该算法使用分段函数得出自适应融合系数。分别在OTB-2013与OTB-100基准视频集上对所提算法进行实验测试,最终的实验结果显示,本文算法极大地提升了跟踪器性能,与Staple相比,在两个基准数据集上其精度分别高出6.52%与3.32%,成功率分别高出4.89%与3.11%。本文算法较为简单,且在与同时期优秀算法的定性与定量比较中表现较优。为解决本文提出的算法在基准视频部分属性上表现欠佳的问题,在本文算法的基础上增加判定条件,提出了amStaple1算法。

  • 2021-05-06
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

  • 2021-05-06
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基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法_孙杰

近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值。为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法。通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围;再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间;最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度。模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别。研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性。该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响。

  • 2021-05-06
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面向垂直行业的N4接口解耦技术

为了满足5G网络服务垂直行业场景下对边缘UPF轻量化、低成本和灵活部署的需求,需要推动支持N4接口解耦和轻量化UPF。首先对UPF进行了功能简化和分级,并提出分档容量和性能要求,然后对N4接口实现模型及流程进行了介绍,明确了轻量化UPF功能要求、N4接口解耦技术要求,可有效地指导UPF产品开发,加速产业成熟,最后对支持N4解耦的轻量化UPF典型部署模式进行了探讨。希望通过推动N4解耦,共同促进UPF朝着更加开放、灵活的方向发展,创造开放繁荣的5G边缘生态。

  • 2021-11-30
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智慧城市升级版已来|城市大脑建设标准十大原则

经过50多年的发展,互联网逐步从网状结构演化为类脑模型。在21世纪,数十亿人类群体智慧与数百亿机器智能通过互联网大脑架构形成一种自然界前所未有的类脑复杂智能巨系统。互联网的这一巨大变化将对21世纪科技生态产生重大影响。包括物联网、云计算、大数据、边缘计算、数字孪生、工业互联网、城市大脑和工业大脑在内的许多前沿科技的产生,都与互联网大脑架构的发育有关。

  • 2022-09-27
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无人驾驶行业现状分析,5G云代驾成为现实「图」

无人驾驶/自动驾驶是接受目的地指令后,通过传感系统自动感知道路环境,自动识别路面安全信息自动规划行车路线安全到达目的地的自动驾驶技术。2020年3月9日,工业和信息化部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿,明确我国汽车自动驾驶由低到高可分为0-5级,分为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。其中,高度自动驾驶(4级)和完全自动驾驶(5级)由车辆完成所有的驾驶操作,无需驾驶员参与,都属于无人驾驶范畴。

  • 2021-04-18
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2021智慧城市白皮书

新型智慧城市建设即将进入新的阶段,该白皮书以真实案例剖析为基础,结合理论和架构研究,形成较为完整的智慧城市体系框架,勾勒出未来可能的发展路径,是新型智慧城市建设的重要参考之一。

  • 2021-04-24
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vivo AI计算平台的监控高可用方案

vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座,是基于 Kubernetes 构建的容器平台,具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。VContainer 的容器集群有上千个节点,拥有超过 100PFLOPS 的 GPU 算力。集群里同时运行着上千个 VTraining 的训练任务和上百个 VServing 的推理服务。本文主要分享了 VContainer 的监控高可用方案的选型和部署实践,以及各种踩坑经验。

  • 2021-04-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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