【摘 要】
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目标跟踪技术是指对一段视频中某物体进行定位,在近年来成为了许多学者关注和研究的热点。针对目标的特征提取模块,本文研究对比了经典的特征点和深度学习理论的差别,将卷积
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目标跟踪技术是指对一段视频中某物体进行定位,在近年来成为了许多学者关注和研究的热点。针对目标的特征提取模块,本文研究对比了经典的特征点和深度学习理论的差别,将卷积神经网络来引入到经典粒子滤波算法中,提出了相应的目标模型的创建与更新流程。并针对粒子滤波算法提出了一种阈值自适应的部分重采样算法。最后通过一组与其它经典跟踪算法的对比实验,验证了提出算法的有效性。接下来,本文在提出的跟踪算法的基础上,对卷积神经网络的结构和训练过程进行了部分改进。针对CNN离线训练耗时长的问题,采用ReLU作为卷积层的激活函数,大大缩减了训练时间。随后研究了半监督学习理论,并将其引入到CNN在线训练的过程中,利用半监督理论更新训练样本集,减小了错误样本对模型参数的影响,由此提出了基于半监督深度学习的目标跟踪算法。另外,对训练集利用数据扩增方法进行了预处理,扩大了训练集,并有效避免了过拟合问题。
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一场高质量的体育赛事往往离不开教练的战术安排,能否很好地获得运动员的实时比赛信息,比如速度和确切路线,对于教练布置人员,安排战术,起着决定性的作用。实时获取运动员比赛信息,是运动员跟踪系统的核心功能。在室外体育赛事中,多采用可穿戴GPS设备实现运动员实时跟踪,在室内体育赛事中,一般采用高精度多传感器系统,来获取运动员的位置信息。以上两种方法都会使得跟踪系统过于复杂,不易于维护。本文从实际出发,针对
无线通信的快速发展导致通信系统传输数据量急剧增长,提升传统通信系统的信息传输速率以及在有限的频谱资源内获得更高的频谱效率迫在眉睫。超奈奎斯特(Faster than Nyquist,FTN)技术提供了一种非正交调制方式,允许信号以高于奈奎斯特速率进行传输,允许在同样的带宽内传输更多的码元,这突破了传统正交调制系统的约束,实现了更高的系统容量和频带利用率。随着越来越多的学者给予FTN技术更高的关注,
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无线传感网络的覆盖问题在组合优化和复杂性理论中是一个非常经典的NP-困难问题,而由它发展而来的扫描覆盖问题在最近越来越受到大家关注,并且在实际中也是有着非常广泛的应用背景。对于扫描覆盖问题,是给定一系列在度量空间中的目标点,派遣移动传感器收集目标点信息,而每个目标点4)要求在每个时间周期4)内至少被收集到一次。本文研究限制在路上和圈上的扫描覆盖问题。对于在路上的扫描覆盖问题:当移动传感器有相同的速
由Arikan教授于2008年提出的极化码,是第一个被证明了逼近香农信道容量,并且有着低编译码复杂度和明确的设计方法的信道编码方案。在2016年的3GPP RAN187次会议的5G短码方案讨论中,极化码被第五代移动通信标准中增强移动宽带(eMBB)场景采纳为短码信令信道的传输方案。相比于Arikan的原2×2维核矩阵,高维核矩阵极化码有着更大的极化因子,从而在同等码长有着更优的译码纠错性能。然而,
无线传感器网络近年来发展迅速,由于其具有体积小、自组织性、布置速度快、容错性强等优良性能以及众多的应用领域,现在已经成为了无线通信网络中最重要的组成部分之一。在健
毫米波通信和多天线系统可以解决通信系统中频谱资源匮乏和系统容量短缺的问题,同时也面临很多挑战。毫米波的高频段短波长使多天线系统应用在移动终端成为可能,但是毫米波的
国际海底区域(以下简称“区域”)的活动,即超出了国家管辖范围的海床,洋底及其底土。1982年《联合国海洋法公约》(以下简称《公约》)引进了“人类共同的继承财产”这个概念,指“区域”和其中的资源。为了防止人类在“区域”内过度开采,《公约》第十一部份确立了多项法律制度,其中最重要的就是国家担保制度。私人实体可以在“区域”内从事采矿活动,但前提是它们由缔约国提供担保。2010年国际海底争端分庭颁布了《咨
脑胶质瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤之一,具有极高的发病率和致死率。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)能对大脑软组织进行高空间分辨率和高对比度成像,是医生进行脑结构分析的最佳选择,因此在临床上被广泛使用。图像分割是脑肿瘤研究的关键步骤,其为后续诊断和治疗提供指导依据。然而手动分割是一项十分费时费力的工作,且严重依赖于医生的经验。由于脑肿瘤形状多变、结构