【摘 要】
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针对传统车辆检测方法依赖人工设计特征,存在运算量大、运算效率低、易受环境影响等问题,将卷积神经网络应用于车辆检测方法中。围绕对模型进行结构改革和参数调优两个方面进行研究,提出一种RF-YOLOV3网络模型,该算法利用K-means聚类算法,根据车辆固有的宽高特点,确定目标候选框个数和宽高比维度;然后根据聚类得到的结果重新设定模型参数,使得RF-YOLOV3网络在车辆检测中具有一定的针对性;最后采用
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41671402)。
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针对传统车辆检测方法依赖人工设计特征,存在运算量大、运算效率低、易受环境影响等问题,将卷积神经网络应用于车辆检测方法中。围绕对模型进行结构改革和参数调优两个方面进行研究,提出一种RF-YOLOV3网络模型,该算法利用K-means聚类算法,根据车辆固有的宽高特点,确定目标候选框个数和宽高比维度;然后根据聚类得到的结果重新设定模型参数,使得RF-YOLOV3网络在车辆检测中具有一定的针对性;最后采用迁移学习的方法对网络结构进行改进,得到最优的权重模型,提高了模型的训练精度。理论分析与实验结果表明,相较
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较大的心理压力严重影响大学生健康发展,为提升大学生心理可承受风险评估的精度与效率,设计了基于感知数据的大学生心理可承受风险自动评估系统。通过智能手机内置传感器感知大学生行为数据与EMA数据,构建大学生心理状态信息集;以大学生心理状态信息集为基础,采用基于信息熵的挖掘算法,感知出现心理异常的大学生群体。基于感知获取的大学生心理状态信息,构建模糊综合评估数据模型,以心理适应性、挫折承受能力、情绪稳定性、安全倾向、避险能力与性格气质为大学生心理可承受风险评估指标,自动评估心理异常的大学生群体心理可承受风险。实例
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