【摘 要】
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动态手势识别通常使用RGB-D融合数据来训练三维卷积神经网络,识别精度较高并且鲁棒性较强,但是存在数据量大、模型复杂度高的问题,给模型训练带来了一定困难。论文提出了一种基于TSM(Time Shift Module,时间移位模块)框架的动态手势识别模型,能够减小网络复杂度和模型训练所需的数据量。该模型在大型手势数据集EgoGestrue和Chalearn IsoGD LAP上的准确率分别为88.8
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动态手势识别通常使用RGB-D融合数据来训练三维卷积神经网络,识别精度较高并且鲁棒性较强,但是存在数据量大、模型复杂度高的问题,给模型训练带来了一定困难。论文提出了一种基于TSM(Time Shift Module,时间移位模块)框架的动态手势识别模型,能够减小网络复杂度和模型训练所需的数据量。该模型在大型手势数据集EgoGestrue和Chalearn IsoGD LAP上的准确率分别为88.8%和69.3%,在RGB模式上的识别效果能够接近RGB-D模式,而数据量和复杂度却大大降低,体现了其高效
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水面舰艇装备多种防空武器系统,科学的武器目标分配决策是实现快速对空防御的基础。论文提出一种基于受限时段资源调度的舰艇防空武器目标分配方法,该方法对武器资源使用的使用时段约束进行建模,在此基础上按照多目标多武器资源调度实现高效率拦截的目的,以基于优化规则的调度方法,实现多目标拦截武器分配方案的生成。
针对单模态身份识别技术的安全性较低问题,论文提出一种将声纹特征与人脸特征相融合的多模态特征融合方法。该方法首先对语音信号提取梅尔倒谱系数构建高斯混合模型,然后将模型得分归一化作为特征与图像主成分分析(PCA)特征融合进行支持向量机(SVM)分类识别。论文主要测试了在不同噪声环境、不同融合方式以及不同核函数情况下,单模态与多模态的识别率对比情况。实验证明,特征融合后的多模态识别比单模态识别更加稳定,抗噪性更强;串联融合的效果要优于并联融合的效果。
常州市农产品质量安全中心作为常州市农产品质量安全监管的技术支撑单位,积极开展食用农产品合格证的软件建设,更好地为各镇监管部门开展村级服务站建设提供依据,同时制定了常州市农产品质量安全村级服务站建设地方标准。
论文结合海战场信息网络的现状和需求,采用体系结构设计方法,构建海战场智能信息网络的逻辑视图、功能视图和平台视图,提出海战场智能信息网络的信息关系和业务流程,研究智能
为解决复杂海况及突发事故条件下海上搜救演练存在的风险大、训练成本高、指挥效率低等问题,开发海上搜救组织指挥演练系统。系统以海上搜救组织流程为基础,利用虚拟仿真技术构建海上搜救场景态势,通过多种模型的运用模拟海上搜救组织处置过程,并将过程数据实时记录在数据库中,满足多角色协同搜救演练的实际需要。经测试,系统性能稳定,可全方位、多角色模拟海上搜救组织指挥过程,为提高海上突发事件处置能力提供了有利的技术支持。
在我国农业发展的过程中,水稻占有极为重要的地位。水稻在我国有着悠久的种植历史,在长时间不间断的种植中,已经成为我国的主要粮食。但是,随着现阶段人口不断扩大增加,城市化发展变化的速度也不断加快,耕地面积日渐缩减,水稻种植机械化的应用和推广,对于改变水稻现状和经济发展有着重要的现实意义。
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