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社交电商:“创”出高质量
【出 处】
:
国际商报
【发表日期】
:
2020年01期
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传统相关滤波目标跟踪算法利用时空正则化方法缓解边界效应和滤波器退化带来的影响,但此方法不能动态更新,所以算法在跟踪过程中无法获取随着目标变化的空间正则权重,且难以避免跟踪漂移现象的发生。针对上述问题,对时空正则化方法进行改进,提出一种动态时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过显著性检测算法得到内容相关策略,并利用此策略获取包含目标第一帧信息的显著性图,经过处理后与传统空间正则权重结合,便得到
基于相关滤波的跟踪算法,利用手工特征为目标外观建模,速度快但精度较低,基于深度学习的跟踪算法,利用卷积深层为特征,精度高但速度慢。为兼顾算法的速度与精度,提出双模型流形正则化相关滤波跟踪算法。算法由主模型和辅助模型构成,主模型采用上下文相关框架与相关滤波算法相结合,有效地弥补了相关滤波学习模型中余弦窗所过滤掉的背景信息,通过对上下文相关样本做流形正则处理,达到惩罚上下文相关框架、优化主模型模型的目
我国煤层气资源丰富,面对复杂的地质开采条件,由于当前的技术与理论的局限性,导致开采利用率不高,未能全面实现大规模的工业开采。针对此种情况,大量的专家学者研究各种技术以求增加我国煤层气的开采效率,通过提高煤层气储层的解吸量及渗透率达到高速开采煤层气的目的。课题组基于此提出了一种新的煤层气增产技术,利用红外辐射对煤储层进行激励达到使煤层气促解增渗的效果。论文通过开展红外辐射作用下煤体的温升试验、红外辐
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本文针对计算机在图像阴影去除过程中存在的阴影部分残留及复杂地物或暗区域部分阴影去除不完全的问题,提出了一种递进式注意力机制引导的图像阴影去除算法,该算法在生成对抗网络的框架下进行研究设计。首先,在生成网络的特征提取阶段,利用不同学习率的空洞卷积残差块进行特征提取,扩大网络的感受野,进而提高外部注意力机制在提取阴影位置、轮廓信息时的精确度;然后,在生成网络的自编码器内部使用并联式注意力机制,引导自编
冲击地压是煤炭资源安全开采所面临的严峻考验,煤层钻孔由于具有操作便捷、成本低廉、可快速解危等优点,被视为冲击地压防治的常用措施。但目前煤层钻孔防冲机制的研究主要聚焦于钻孔的卸压作用,忽略了钻孔对煤体的物性改造作用,导致煤层防冲钻孔布置参数与实际工程条件不符,造成煤层钻孔防治有效性低。因此论文采用试验研究、理论分析、数值模拟和现场应用相结合的研究方法,基于煤岩冲击倾向性试验,运用冲击地压扰动响应失稳
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