【摘 要】
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基于传统的人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)提出了一种算法用来进行森林林火烟雾的图像识别。应用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合反向传播法(Backpropagation, BP),选取适当的激励函数,训练神经网络。同时通过适当的池化方法大大提高了算法的效率,从而有效地通过神经网络对目标图像的特征学习,识
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基于传统的人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)提出了一种算法用来进行森林林火烟雾的图像识别。应用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合反向传播法(Backpropagation, BP),选取适当的激励函数,训练神经网络。同时通过适当的池化方法大大提高了算法的效率,从而有效地通过神经网络对目标图像的特征学习,识别出烟雾图像。在对图像识别学习前对图像进行灰度化,并且在对图像进行二值化之后,再进行学习训练,排除了所需
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基于背景感知相关滤波框架和车辆前方行人运动的特点,建立了运动行人尺度快速估计和选择性更新的行人跟踪算法。首先,在线训练学习待跟踪行人的背景感知相关滤波器。其次,针对行人的尺度变化训练一个一维的尺度相关滤波器对尺度进行精细搜索,使算法更适应车载的快速尺度变化。再次,利用峰值旁瓣比评价行人状态,建立两相关滤波器的选择性更新机制。最后,基于吉林大学车载试验数据库JLU-PDS、德国奔驰Daimler、美
针对深海环境下通过视觉方法难以实现地貌的大范围、高精度三维重建的问题,提出一种基于"蛟龙号"载人潜水器的线结构光法深海地貌三维重建视觉传感器的设计方案。根据线结构光三维重建的原理,首先改进了Steger算法,实现了快速、精准的激光条纹中心线提取;然后利用直接标定法求解出地形特征的二维空间坐标,并克服了图像畸变对重建的影响;再将获得的二维点云与多传感器数据融合,跟随潜水器坐标实时计算偏移量,并根据传
系统基于STC89C52单片机开发,采用模块化设计,各个模块相互独立,可以方便简单地扩展更多监测内容。使用红外传感器模块、温湿度监测模块、声音监测模块对自习室学生人数、温湿度、分贝进行实时监测,并显示在自习室内的液晶显示屏上,让自习室内的学生直观地了解自习室的具体情况,方便调整自习计划,提高自习效率。且使用蓝牙模块和蓝牙设备如手机等进行远程通信,将监测内容通过相应的软件显示到手机上,让学生可以实时
7月17日,亚太专业视听和交互体验式通信技术交流的平台会议InfoComm China 2019在北京启幕,作为全球视觉计算技术的行业领袖,NVIDIA携专业视觉解决方案QuadroRTXGPU和虚拟GPU解决方案等领先产品亮相,集中展示AI赋能下专业视觉领域新突破,以及NVIDIA最新专业视觉解决方案在提升工作效率,推进专业视听产业升级中不可或缺的作用。在为期三天的展会中,NVIDIA的多位专家
本研究将不同有机物料添加到砒砂岩与沙体积比为1∶2的复配土中,试验设置4个处理,对照(不添加有机物料,CK)、单施秸秆(秸秆5%,T1)、单施生物炭(生物炭5%,T2)、配施生物炭和秸秆(生物炭5%+秸秆5%,T3),分别培养30 d后采集土壤样品,分析各处理的土壤需水量、团聚体粒径分布、水稳性团聚体稳定效率、平均重量直径、平均几何直径和分形维数等。研究结果表明:培养周期,四种处理的平均需水量以对
一、国家专业站基本情况1.组织形式/职责国家海洋局北海标准计量中心(国家海洋计量站青岛分站),是国家海洋局北海分局直属的事业单位,是管理北海区海洋工作中质量、计量和标准化工作的业务机构,是原国家质检总局授权承担北海区域海洋专业计量检定、校准、检测任务的国家级法定计量检定机构,接受国家市场
为解决吉林省半干旱区磷肥施用量大且利用率低下的问题,研究膜下滴灌模式下不同磷肥用量对玉米生长、产量及土壤磷素平衡的影响,研究结果可为该模式下磷肥高效利用提供最佳策略。2014—2015年在吉林省半干旱区开展了玉米膜下滴灌田间试验,共设置0、40、70、100、130 kg/hm~25个磷肥用量,在拔节期、大口期、吐丝期和灌浆期,随滴灌进行追肥。测定了不同处理玉米干物质积累量、磷素营养、产量及磷肥利
罗桥水厂改造工程采用浸没式超滤膜工艺,将原有产水量为1×10~4m~3/d的砂滤池原位改造成产水量为2×10~4m~3/d的虹吸超滤膜滤池,水质水量达到了设计要求。该项目的运行情况良好,膜通量大,截留精度高,当产水量为设计产水量(2×10~4m~3/d)时,跨膜压差为5 kPa,膜通量为35 L/(m~2·h)。在用水高峰期产水量为3×10~4m~3/d时,膜通量为50. 4 L/(m~2·h),
物联网是一种实现了人类社会与物理系统相结合的IT技术。据预测2020年将会有260亿台联网设备,在如此庞大的市场推动下物联网技术有了质的飞跃从而在各领域的应用中有了深入发展,人们可以凭借物联网以更动态和细致的方式管理生产和生活。本文将对物联网技术的特征及应用进行探讨及研究,提出物联网技术在校园中的应用方式,促进校园智能化的发展。
在群体检测的仿真研究中,针对群体运动的特征,提出一种通过多层聚类的自适应分群检测算法。首先,在获得检测视频的前景区域后提取KLT特征点;再通过分析特征点的运动特征,分别以特征点的距离和加速度方向为多层聚类的输入;最后,引入聚类中心的社会力模型以消除多层聚类出现的分类误差。实验结果显示,相比于其他分群检测算法,所提算法降低了特征点的错误率,同时提高了分群数量的准确度。