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基于YOLO多模型交叠桥接策略的人脸检测算法_朱泽群

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

  • 2021-04-20
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全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛，得到了许多学者的关注，已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点。本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发，介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则，详细分析各种空面变换算法，主要针对柱形全录技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全聚技术中的位统1法、二样改理算法及立体投影算法进行了深入的探讨，对全景图技术中投影算法的发展趋势作工展望人

  • 2021-04-17
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的，或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家，机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而，机器学习领域浩如烟海，各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识，这对于想进入这一领域的工程师而言，无疑是一个比较高的门槛。 今天，我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识，又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
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分层式宽度模型的实时车型识别算法_李洪均

车辆车型识别技术在智能交通系统中至关重要,现有的车辆车型识别技术难以兼顾识别精度和识别速度。针对高速公路环境下的车型识别问题,提出了浅层特征层与宽度特征层相结合的分层式宽度模型实时进行车型识别。首先利用颜色空间转换和多通道HOG算法相结合,减少光照环境的影响,同时实现对车辆图像的特征提取,结合PCA降维技术,降低计算复杂度；然后对图像特征进行稀疏表示和非线性映射,减少图像特征之间的相关性；最后用岭回归学习算法对提取的样本特征进行训练,求出样本特征与样本标签之间的权重系数,实现对车辆车型的识别。在BIT-Vehicle车型数据库的实验结果表明,本文所提算法的识别精度为96.69%,识别速度高达70.3帧/s。本文算法在提高车型识别精度的同时保证了实时性,在识别精度和速度方面优于其他算法。

  • 2021-05-07
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度，解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法；然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值，建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型；最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型，文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型，验证了该模型的有效性和可行性，为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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数学建模常用的十大算法

数学建模常用的十大算法：包括蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划等

  • 2021-05-11
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一种基于肤色模型的改进型手势分割算法的实现_吴轶凡

为了改进基于肤色模型的手势分割算法存在着大面积类肤色区域噪声较大、手上的装饰物会严重影响分割效果的问题,文中通过将帧间对比算法与基于肤色模型的手势分割相结合的方法消除大面积类肤色区域形成的大型白斑,同时通过用对比行与列的灰度变换次数最大参考量的大小关系判断手指朝向,进而使用形态学操作对手指装饰物形成的黑色区域进行填补。实验表明,该方法对类肤色噪声成功分割率在98%以上,对于手指部分存在遮挡的情况,针对各个手型2至手型5的各个方向,填补成功率均超过90%。

  • 2021-04-23
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展，而移动设备因自身计算能力相对不足，执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题，提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC（Mobile Edge Computing）服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization， CVX-FWA）来对模型进行求解，对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明，提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值，实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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