【摘 要】
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古代壁画艺术价值高、内容丰富,对壁画种类进行准确分类是研究者的难题之一。传统的壁画分类任务繁重且需要有经验的研究者完成;现有的图像分类算法已不适于分类含有较强背景噪声的壁画图像。针对以上问题提出了一种新的多通道可分离网络模型(multi-channel separable network model,MCSN)的解决方案。以GoogLeNet网络模型为基本框架,用小卷积核对壁画背景特征进行浅层提取
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古代壁画艺术价值高、内容丰富,对壁画种类进行准确分类是研究者的难题之一。传统的壁画分类任务繁重且需要有经验的研究者完成;现有的图像分类算法已不适于分类含有较强背景噪声的壁画图像。针对以上问题提出了一种新的多通道可分离网络模型(multi-channel separable network model,MCSN)的解决方案。以GoogLeNet网络模型为基本框架,用小卷积核对壁画背景特征进行浅层提取,然后将7×7、3×3等较大卷积核十字分离成7×1、1×7和3×1、1×3等较小的卷积核提取壁画重要的深
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针对目前表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)端到端手势识别特征提取不充分、多手势识别准确率不高的问题,提出一种融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络模型。该模型通过滑动窗口将多通道时域sEMG生成肌电子图,并使用多流卷积神经网络充分提取每个采集通道sEMG的语义特征,然后将其聚合得到丰富的多通道手势语义特征;同时从时间和特征通道维度上计算语义特征的注意力分布
针对高速公路场景下难以实现车辆轨迹精准还原的问题,提出以新近大规模建设的ETC门架系统作为检测载体,将车牌识别与车辆重识别(ReID)技术结合实现更好的轨迹还原效果。高速公路车辆目标多、速度快,常用目标检测算法难以满足属性检测与重识别要求的情况下,对多目标检测与重识别的FairMOT算法结构作出改进,添加多个并行头输出,对车牌、车辆颜色、类型、品牌及重识别等特征同时训练,输出车辆多标签属性;制作数
针对物联网设备很容易被攻击者利用来入侵网络的问题,设计实现了一种将基于网络拓扑改组的移动目标防御(network topology shuffling-based moving target defense,NTS-MTD)和网络欺骗相结合的物联网集成防御机制,并基于该防御机制设计了一种诱饵路径优化算法(decoy path-based optimization algorithm,DPOA)来进
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