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基于学习模型的3D_HEVC提前Merge模式终止算法_李跃

作为高效视频编码(HEVC)的扩展,3D-HEVC标准有效地提高了3D视频的压缩效率,但是也带来了很高的编码计算复杂度。为了显著地降低3D-HEVC编码复杂度,提出了一种提前Merge模式终止算法。首先,提取Merge模式编码后的残差信号作为特征信息;然后,根据当前编码帧内已经编码的编码单元(CU)的最优Merge模式残差信号建立学习模型;最后,提取当前CU的Merge模式的残差信号,并且利用学习模型预测Merge模式是否为最优模式。实验结果表明,提出的提前Merge模式终止算法分别将3D-HEVC纹理视点和深度图编码的时间降低了41.9%和24.3%,且编码性能的降低几乎可忽略不计。相较于现有的提前Merge模式算法,提出的提前Merge模式终止算法能进一步降低3D-HEVC的编码时间,并且设计简单,易于集成到3D-HEVC测试模型。

  • 2021-05-06
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一种多模型超图用于手写汉字识别算法_魏炳辉

随着银行业提出手填票据自动化处理需求后,对手写汉字的识别技术研究推向新的高潮。由于手写汉字形体复杂多样、训练样本不多,从而导致识别率难以提高。设计一种多模型的超图学习算法来识别手写汉字块,根据训练样本间距离关系构建样本关系阵;以样本的稀疏表示参数为样本间的关系紧密性权重构建另一个样本关系阵;以样本约束法则为基础,以标记样本间的关系权重构建标记样本间的关系阵,融合这几个关系矩阵成为多模型的超图学习框架。通过迭代学习,找出最优的手写汉字块类别归属,在手写汉字块的实验中表现出一定的优势。

  • 2021-05-06
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基于编解码器模型的车道识别与车辆检测算法_谢岩

针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.

  • 2021-05-06
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基于Memetic算法的闭环物流网络模糊规划模型_张鑫

综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及设施选址及设施间流量的选择决策,以最小化物流网络的总成本为目标,采用基于可信性理论的期望值规划和机会约束规划方法,构建了目标和约束条件双重模糊的闭环物流网络模糊规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写一个基于双层优先级编码的Memetic算法代码,并分别利用算法和LINGO对若干算例的求解结果进行了对比分析。结果验证了所提算法的可行性,并就置信水平的变化进行了分析,表明了模糊规划模型的实用性。

  • 2021-05-06
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基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态;采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍(N)、室上性异常节拍(S)、心室异常节拍(V)和融合节拍(F)。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
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基于数据引力模型的改进多标签算法_程子为

针对目前数据引力模型的多标签懒惰学习分类算法不能同时利用标签相关性以及数据质量的相互作用的问题,提出基于数据引力模型的改进多标签算法IMLDGM。首先,计算训练集中的每个样本数据的K个最近邻居样本,构成新的数据样本集;其次,根据新的数据样本集标签的分布情况计算交互引力系数IGC,同时为每个数据样本建立相关性矩阵来计算标签相关性关系,再计算出每个训练集样本数据的密度以及权重大小;最后计算粒子间的正、负引力大小来构建新的多标签分类模型。仿真实验结果表明,IMLDGM算法子集准确率SA与微平均F1值MF1评价指标均优于对比算法,汉明损失HL也较为明显的降低。

  • 2021-05-06
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