【摘 要】
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近些年来，卷积神经网络算法在自然场景文本检测效果上较传统算法已经有了很大提升，但如何有效处理神经网络输出层候选框仍然值得研究。非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，简称NMS）通过选择最高置信度候选框作为检测结果，往往容易对较长文本以及混叠文本区域检测失效。考虑到该问题，可以将候选框集合进行排序滤波与融合计算，得到更准确的候选框，有效减少上述检测失效的情况。这种方法，可
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近些年来，卷积神经网络算法在自然场景文本检测效果上较传统算法已经有了很大提升，但如何有效处理神经网络输出层候选框仍然值得研究。非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，简称NMS）通过选择最高置信度候选框作为检测结果，往往容易对较长文本以及混叠文本区域检测失效。考虑到该问题，可以将候选框集合进行排序滤波与融合计算，得到更准确的候选框，有效减少上述检测失效的情况。这种方法，可以直接嵌入原有方法中，而不需要改变网络结构或者增加任何训练量。通过在公开数据集上进行实验，对比其他方法，
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针对物联网入侵检测中检测数据不平衡导致的分类不准确的问题，提出了一种基于极端梯度提升树和随机森林相结合的物联网入侵检测模型。首先，针对物联网应用环境中产生的大量数据，对数据进行数据归一化处理。然后，利用XGBoost算法对其中的特征进行重要性评分，选择最优特征。最后，结合改进的随机森林算法，解决因数据不平衡导致的分类不准确的问题。仿真试验表明所提模型能有效的进行数据最优特征选择及合理地检测分类，同
针对图像拼接的实时性、准确度问题，本文提出了一种基于改进ORB特征点检测的图像拼接方法。方法在提取图像噪声点周边点的方式和判断特征点条件上进行改进。首先根据ORB算法判断特征点的特点将选取16个点减少为仅选取上下左右4个点，大大减少了质心与周边像素的比较次数；然后根据特征点延展性的特性，再在外圆选取4个相关点进行比较，快速区分噪点或是特征点，提高了特征点匹配准确率。本文还改进了随机取样一致性RAN
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