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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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基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法_时维国

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.

  • 2021-05-07
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详解风控场景下分类模型算法

本文主要面向的读者是使用过评分卡模型建模,希望学习或者已经在使用更先进算法如GBDT类和神经网络类模型的风控建模人员。也欢迎所有对机器学习有兴趣的读者一起研讨。本文会详细分析各个算法之间的异同,帮助大家打通这些模型算法之间的联系,并在工作中逐步转移到更先进的算法当中去。

  • 2021-04-17
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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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基于主从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法_宋勇

提出了一种基于主、从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法。该算法将人脑记忆机制融入STC算法的时空上下文模板更新过程,通过构建主、从记忆空间,形成基于记忆的模板更新策略。同时,通过计算置信图多峰值点求取目标位置,提高目标跟踪精度。实验结果表明,所提出的算法可解决目标被遮挡、姿态突变、短暂消失后重现等条件下的跟踪精度下降问题,有利于实现鲁棒性、高精度运动目标跟踪。

  • 2021-05-07
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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基于库仑力模型的动态社会网络积极影响力最大化算法_卢敏

影响力最大化问题已经成为社会网络中重要的研究内容,其影响力传播模型和求解算法是关键的核心问题。为了提高预测传播结果的准确度,引入传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系对IC模型进行改进,结合社会影响力与库仑力之间的相似性,提出一种基于信任关系的动态社会库仑力(dynamic social Coulomb forces based on trust relationship,DSC-TR)模型,构建一种优化的随机贪心(random greedy,RG-DPIM)算法求解影响最大化问题。仿真实验结果表明,DSC-TR模型的预测准确度明显优于SC-B、IC模型;RG-DPIM算法性能优于G-DPIM、IPA、TDIA算法。

  • 2021-04-26
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基于三维模型贴图与结构数据的信息隐藏算法_任帅

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击,秘密信息极易被破坏而无法正确提取的问题,提出一种基于三维模型贴图与结构数据的信息隐藏算法。首先,在标准图片库中选取多幅原始stl三维模型载体的纹理贴图,利用db1函数经过2次二维离散Daubechies变换将备份的隐秘消息以水印嵌入的思想隐藏其中;其次,以stl类型的三维模型为原始结构载体,利用帧化采样的小波域三维模型信息隐藏算法,将要隐藏的隐秘信息嵌入相应变换空间;最后,利用正交投影的纹理映射算法将二维贴图数据与三维stl数据矩阵相乘,生成含密obj模型文件进行传输。算法利用三维模型的贴图与拓扑坐标空间双重嵌入隐秘信息,有效增强了算法的顽健性。实验分析表明,含密三维模型的不可见性、顽健性以及抗分析性均有提升,可以实现不同类型载体冗余空间的备份隐藏嵌入,为复杂环境下的信息安全传输提供一种可靠的技术手段。

  • 2021-05-06
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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