基于特征融合的行人目标识别与追踪算法

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随着科学进步以及人们对出行简单化、便捷化的要求,无人驾驶技术不断发展,越来越多的优秀算法模型被提出并应用。而作为无人驾驶的基础模块——环境感知,也随之不断发展,环境感知的基础功能目标识别和追踪也成为了时下的研究重点,但是仍然存在一些问题。本文分析了 3D行人目标识别过程中由于行人目标在3D点云空间中与环境接近、目标结构状态不稳定以及点云数量的稀疏,上述三者原因都造成了 3D行人目标检测的困难。针对上述问题,本文提出了通过引入语义分割模型对同一帧中的场景照片进行语义分割,并将其与PointRCNN的第二阶段特征进行融合,从而提升行人目标识别能力。在实验过程中,本文尝试了 MaskRCNN 和 DeepLabv3+,最终得到了 MaskRCNN-PointRCNN 和DeepLabv3+-PointRCNN。上述两个模型在KITTI的行人追踪准确率从AB3DMOT的36.36%分别提升至46.45%和50.18%。而AB3DMOT利用交并比应用于行人追踪过程中,可能存在不稳定问题,因此本文提出利用预测目标轨迹和识别目标轨迹的中心距离作为判断依据,并将其与交并比联合使用,最终得到DeepLabv3+-MCM-AB3DMOT模型。该模型在KITTI的行人目标追踪准确率达到了 51.10%,在KITTI行人追踪榜单中位列第9名。
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目的探讨双重任务训练方案对社区认知衰弱患者的衰弱状况、认知功能及躯体运动功能的改善效果。方法采用文献内容分析法构建双重任务训练干预方案初稿,再经专家咨询及预试验对初稿作出进一步的修改完善,最终形成双重任务训练干预方案终稿。在社区义诊及老年人免费体检时,于郑州市航海东路社区卫生服务中心辖属的4个社区选取符合本研究纳入标准的72例老年认知衰弱患者作为研究对象。采用居住地分组法,以航海东路为界,通过抽签
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随着人们对生命科学的深入探索,高度复杂的生物样品对分离分析技术提出了更高的要求,nanoLC-MS(纳流液相色谱-质谱)是复杂生物样品分析的首选方法,但制备高分辨的纳流液相色谱柱仍然存在挑战。传统的高压匀浆制柱方法使用填料匀浆液直接进行高压填充,填充过程中填料易团聚沉降,导致柱床填充不均一,降低色谱柱的柱效和制柱效率,尤其在长柱制备方面存在较大的技术障碍。虽然已有研究对传统匀浆填充的实验参数进行优
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【目的】综合评价实生优株枣果品质,以筛选出优异枣种质,为后期适于推广的鲜食枣优良新品种的选育提供数据支撑。【方法】对16株枣实生优株的植物学特征、物候期及果实品质性状进行观测,并对其果实内在品质进行主成分分析。【结果】16株枣实生优株的果实脆熟期集中在9月,其果实发育期历时90~119 d,除MX5B1与MX9B4均为早熟优株外,其余优株均为中熟优株;果实感官品质评价结果表明,MX5N3、MX9B
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2019年底,新冠肺炎疫情在全球爆发,被确定为新中国成立以来传播速度最快、传播范围最广的重大突发公共卫生事件之一。当前时期,新冠肺炎疫情依旧在全球范围内肆虐,在政府部门防范此类突发公共危机事件的过程中,地方政府对于危机的应对机制是公共危机事件防控的重中之重,对于疫情的快速扑灭,社会秩序的稳定意义深远,极其值得深入探索。本文主要运用案例分析法等研究方法,深入分析Z市2022年初爆发的新冠肺炎疫情中地
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