【摘 要】
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在监控视频中搜索犯罪现场出现的嫌疑鞋型是目前侦破案件的重要手段,针对该手段自动化程度低、人工筛选易漏查等问题,提出一种基于改进深度残差网络和数据增强的鞋型识别算法.为增强网络特征提取能力,对深度残差网络进行了研究,在不增加任何参数量的前提下改进瓶颈结构,提升算法精度;针对瓶颈结构中下采样操作存在的问题,改进下采样模块,缓解网络下采样时信息丢失问题;引入Mixup和光学变换数据增强算法,建立数据之间的线性关系,丰富数据的多样性,进而增强网络模型的鲁棒性;最后,采取中心损失函数和Softmax损失函数联合训练
【机 构】
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中国人民公安大学侦查学院 北京100038
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在监控视频中搜索犯罪现场出现的嫌疑鞋型是目前侦破案件的重要手段,针对该手段自动化程度低、人工筛选易漏查等问题,提出一种基于改进深度残差网络和数据增强的鞋型识别算法.为增强网络特征提取能力,对深度残差网络进行了研究,在不增加任何参数量的前提下改进瓶颈结构,提升算法精度;针对瓶颈结构中下采样操作存在的问题,改进下采样模块,缓解网络下采样时信息丢失问题;引入Mixup和光学变换数据增强算法,建立数据之间的线性关系,丰富数据的多样性,进而增强网络模型的鲁棒性;最后,采取中心损失函数和Softmax损失函数联合训练的方法,使训练数据达到更好的聚类效果.为验证所提算法的有效性和实用性,在多背景鞋型数据集上对所提算法进行测试,测试结果表明,所提算法mAP、Rank-1精度分别达到66.83%、86.77%,可以有效提高网络识别精度.
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目前TPC码(Turbo乘积码)常用的译码算法为Pyndiah-Chase-Ⅱ算法,但Pyndiah-Chase-Ⅱ算法在搜索最不可靠输入比特位置和最短欧氏距离码字的过程中,涉及大量的排序运算、复杂的分支结构和存储调度使其非常不利于集成电路硬件实现.针对上述问题,提出一种基于概率计算的TPC译码算法,该算法包括信息输入层、随机比特流生成层、BCH硬判决层、BCH&CRC校验层、输出层,其TPC码的子码采用BCH码,通过MATLAB软件进行译码算法的程序设计并完成译码性能和译码延时的仿真.仿真结果表明,该译
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