【摘 要】
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随着社会的发展,人们大量外出导致拥挤场景越来越多,对人群密度的检测就显得尤为重要。针对人群中由于摄像机视角引起的人与人尺度不一的多尺度问题,提出了一种基于深度语义分割的人群密度检测方法。网络前端采用改进的VGG网络对人群特征进行提取,使输出的特征图为原图1/8以提高预测密度图的准确性,后端设计了两阵列扩张率不同的空洞卷积模块来捕捉人群的多尺度特征,使得网络能够捕捉更多的尺度细节及边缘信息。网络最后
【基金项目】
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西安市科技计划项目-科技创新引导项目(201805040YD18CG24(5))。
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随着社会的发展,人们大量外出导致拥挤场景越来越多,对人群密度的检测就显得尤为重要。针对人群中由于摄像机视角引起的人与人尺度不一的多尺度问题,提出了一种基于深度语义分割的人群密度检测方法。网络前端采用改进的VGG网络对人群特征进行提取,使输出的特征图为原图1/8以提高预测密度图的准确性,后端设计了两阵列扩张率不同的空洞卷积模块来捕捉人群的多尺度特征,使得网络能够捕捉更多的尺度细节及边缘信息。网络最后使用1×1的卷积对输出进行级联,得到高质量预测密度图。同时,为解决空洞卷积带来栅格效应,设计了锯齿状网络
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为了解决大数据环境下产品质量风险预警的人工智能化,论文设计了一种基于遗传算法改进BP神经网络算法的产品质量安全风险预警方法。根据产品质量检测项目的风险权重不同,论文建立了基于GA-BP神经网络的质量安全风险预警模型。以智能门锁产品的检测数据进行风险预警实验,实验结果表明该预警方法提高了风险预警的精度和学习效率。
针对时间-成本约束下的云资源调度问题,使用三角模糊数表示不确定的任务执行时间,建立了模糊云资源调度模型,调度的目标是降低任务总的执行时间和总的成本消耗,决策变量是任务和虚拟机的映射关系。使用混合粒子群优化算法(RIOPSO)对模糊云资源调度进行求解。该算法使用了正交初始化粒子群的方法,提升粒子初始探索最优调度方案的质量,在粒子搜索过程中使用重新随机化控制粒子的搜索范围,使用实时更新惯性权重的方式控制粒子在搜索中的速度,从而得到最优的调度方案。在Cloudsim仿真平台上使用随机生成的仿真数据,对提出的问题
单目视觉系统融合惯性测量单元的同时定位与地图构建(SLAM)系统,能实现在使用场景上的互补,以及较低的硬件成本,在实际工程应用中越来越受到青睐。最近的研究表明,基于优化的SLAM算法性能优于基于滤波的SLAM算法。基于优化的视觉惯导融合SLAM算法具有高度非线性化的特点,其性能高度依赖于系统初始状态估计的准确性;惯性测量单元需要加速度激励,这意味着不能从静止状态启动,而必须从未知的运动状态启动,因
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