【摘 要】
：
随着计算机技术日益发展，计算机视觉逐渐融入人们的生活，深度卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用。然而计算资源和内存的限制，为卷积神经网络在嵌入式设备的部署带来了巨大的困难。本文提出了一种新的轻量级的人脸识别的卷积神经网络 -- Emfacenet，通过在CASIA-WebFace数据集上进行卷积神经网络的训练，并在计算机CPU平台以及嵌入式平台上利用LFW数据集对模型的预测效果分别进行测试
论文部分内容阅读
随着计算机技术日益发展，计算机视觉逐渐融入人们的生活，深度卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用。然而计算资源和内存的限制，为卷积神经网络在嵌入式设备的部署带来了巨大的困难。本文提出了一种新的轻量级的人脸识别的卷积神经网络 -- Emfacenet，通过在CASIA-WebFace数据集上进行卷积神经网络的训练，并在计算机CPU平台以及嵌入式平台上利用LFW数据集对模型的预测效果分别进行测试，Emfacenet在CPU平台下识别速度分别是Resnet50、Mobilenetv3以及Mobile
其他文献
本文针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性，以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性，并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点，提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先，采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征；然后，根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重，
利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一，但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多，提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。因此本研究提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中，模型引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失；模型采用新设计的卷积模块，使其扩大感受野的同时减少参数量；模型底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象；遥感影像输
针对智能遥感卫星系统星上处理与端到端测绘应用的轻量化全球控制信息需求，本文提出了一种星载轻量化影像控制点数据制作方法。该方法首先在稀少/无地面控制数据条件下，通过国产高分辨率立体测绘卫星影像的区域网平差处理，生成全球影像控制点；随后，通过将影像控制点的局部影像描述至特征向量，设计星载影像控制点的轻量化表示模式，分析其存储性能和星上匹配应用策略；最后，采用哈希映射学习得到的哈希函数，将影像控制点特征
在过去30 a间深圳市的土地利用经历了从剧烈变化到近于饱和的过程。本文基于1988—2015年10期深圳市土地覆盖/利用遥感影像,结合形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis,MSPA)和图论模型定量分析了深圳生态用地的景观连通性。结果表明,生态用地中耕地在深圳城市化不同阶段均为城市用地扩张的主要土地来源,2005年后林地作为城市土地来源的比
为了提高对视频卫星运动车辆的检测质量，本研究在经典视觉背景提取器(ViBe)算法的基础上，结合遥感的面向对象分类技术，从提升正确检测运动目标数量和抑制虚假运动目标检测数量两个方面着手，提出了一种新的运动车辆检测方法（VOMVD）。首先通过优化ViBe模型参数，尽可能多的获取真实运动目标，但这在一定程度引入了许多的虚假目标。研究继而依据影像上地面小尺度运动目标和道路的依存关系，采用面向对象的分类方法
利用甘肃省区域地震台网提供的地震波形,计算得到甘肃东南地区2010年1月至2014年6月183个M_L≥2.5地震纵、横波的拐角频率和零频极限等震源谱参数,分析2013年7月22日岷县—漳县M_S6.6地震前后纵、横波拐角频率比值和零频极限比值的变化特征,间接反映震源处波速比的变化.结果如下:(1)拐角频率比值的平均值约为1.32,而由零频极限比值计算得到的波速比平均值约为1.55,后者高于前者;
为得到水层反射所携带的水层速度信息，利用Munk公式描述水层速度的垂向变化，并在此基础上进行速度分析。通过引入水体地震记录同相轴补偿方法，在保留原始有效数据信息的同时，得到了与理论模型吻合的结果。将补偿及计算方法引入实际海洋反射地震的水体反射数据中，得到海水速度随反射时间的变化，为下一步的处理和成像提供了参考信息。
为掌握建筑业物联网的发展现状和挖掘未来研究机会,采用定量研究与定性分析相结合的方法,以Scopus数据库为数据来源,收集12个建筑业高影响力期刊的建筑业物联网相关文献1 128篇.从出版年及发文量、期刊影响力、学科领域、高频学科术语共现、作者合作及国家合作等方面展开分析,基于VOSviewer软件构建可视化知识图谱,探讨建筑业物联网的现状,提出未来的研究方向.结果表明:建筑业物联网研究的发文量呈现
为查明吉林省黑土、盐碱土理化性质和氮形态含量特征差异并建立氮形态含量预测方法，通过数据对比分析及基于MATLAB的偏最小二乘回归预测方法研究了两类土壤的性质差异和硝态氮、铵态氮含量的回归预测。结果表明，黑土、盐碱土在pH值、有机质、碱解氮、硝态氮和铵态氮含量上均有显著差异；提出了基于土壤理化指标的偏最小二乘法估计土壤中两种氮形态的含量，效果良好。
针对实验室场景理解时存在背景复杂、光照多变等问题，利用RGB信息与深度信息在场景理解中具有互补性的特点，提出了一种感知注意力和轻量空间金字塔融合的网络模型（Perception Attention and Lightweight Spatial Fusion Network,PLFNet）。在该模型的感知注意力模块中，利用RGB图像与深度图像在网络中的权重不同，以加权的方式实现深度信息对RGB信息