【摘 要】
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针对枪支种属识别目前主要依靠检验人员经验，识别效率较低的问题，本文提出了一种基于多任务级联深度残差网络的枪支图像自动识别模型。该模型以ResNet18为基本构建单元，通过级联融合四个任务（ResNet18单元）中的Softmax损失函数约束，实现对枪支图像从枪族大类到细分枪型的多维度聚类。并在该模型的基础上，设计了一套制式枪支图像智能检索系统，实现了对拍摄上传的枪支图像自动识别其枪支种属信息。在本
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针对枪支种属识别目前主要依靠检验人员经验，识别效率较低的问题，本文提出了一种基于多任务级联深度残差网络的枪支图像自动识别模型。该模型以ResNet18为基本构建单元，通过级联融合四个任务（ResNet18单元）中的Softmax损失函数约束，实现对枪支图像从枪族大类到细分枪型的多维度聚类。并在该模型的基础上，设计了一套制式枪支图像智能检索系统，实现了对拍摄上传的枪支图像自动识别其枪支种属信息。在本文自建的制式枪支图像数据集上，针对1018张实际拍摄的枪支图像的检索实验结果表明，与EfficientN
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头部行为是个体行为的重要组成部分，在课堂环境下对于学生的行为来说更是如此。使用传统的RGB视频图像进行头部行为识别有着许多限制，例如背景的干扰和光线的变化等，而深度图像可以通过包含的深度信息很好的处理这些问题。针对课堂环境下的头部行为识别问题，受到李群理论的启发，提出了一种从深度图像中提取李群特征表示的模型，并且使用该李群特征完成了头部行为识别任务。首先，从深度图像中获取脸部的关键点及关键段信息，
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目的 机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少，呈细带状结构，且与复杂背景对比度低，现有检测算法效果不佳。针对以上问题，本文提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。方法 首先利用注意力机制模块CBAM，使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域，抑制干扰信息；接着构建残差空洞金字塔模块，提取不同尺度空间下的特征信息；然后设计最大
为了研究零售商存在资金约束和库存错放时,供应链成员采用无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术及融资决策的均衡问题,本文以单制造商和单资金约束零售商组成的两级供应链为研究对象,基于报童模型构建了供应链成员采用RFID技术前后零售商是否融资四种情景下的收益模型,求解出相应的最优解并探讨了供应链成员RFID采用决策与零售商的融资策略.研究发现:当零售商