【摘 要】
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为了提高真实环境下跨摄像头行人检索的识别精度，提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。首先，考虑不同的训练数据量识别效果不同，对行人图片采用自动增强方法进行数据增强，增加数据集规模；其次，将连接注意力模块与ResNet50残差网络相结合构成特征提取网络，提取强显著性的行人特征；最后，采用三元组损失和圆损失对行人特征进行损失优化并进行距离度量，得到行人排序结果。实验结果表明，所提方法在Mar
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为了提高真实环境下跨摄像头行人检索的识别精度，提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。首先，考虑不同的训练数据量识别效果不同，对行人图片采用自动增强方法进行数据增强，增加数据集规模；其次，将连接注意力模块与ResNet50残差网络相结合构成特征提取网络，提取强显著性的行人特征；最后，采用三元组损失和圆损失对行人特征进行损失优化并进行距离度量，得到行人排序结果。实验结果表明，所提方法在Market1501数据集上Rank-1达到 95. 90%，mAP为89.66%；在DukeMTMC-reI
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车载视觉系统是未来城市轨道交通安全运行的重要保障，列车在封闭环境或夜间运行时所处的弱光照环境会严重影响车载视觉系统的检测效果。为此，提出了一种针对铁路封闭环境或夜间行车环境下低照度图像的实时视觉增强算法。该算法以密集连接网络结构为骨干网建立特征尺寸不变网络，提取图像光照、颜色等信息输出光照增强率图，并基于非线性映射函数调整每个像素的光照强度，通过分级结构将低照度输入图像的曝光率由低层到高层不断增强
公共安全中复杂的暴力行为检测具有重要的研究价值。传统的研究方法主要基于手工设计的特征，泛化能力较差，现有的深度学习网络模型泛化能力强但准确率较低。针对上述问题，提出了一个结合R (2+1)D改进网络和密集连接思想的暴力行为检测方法。由于原R(2+1)D残差模块支路中的步长为2的卷积操作忽略了特征图的3/4，所以将其优化为池化操作和步长为1的卷积操作。本实验的数据集共有1500个视频样本，具体包括曲
图像含有丰富的边缘信息，边缘检测在机器视觉研究领域至关重要。Canny算法边缘检测效果最佳，而传统Canny算法采用高斯滤波，在只考虑像素间空间位置关系的情况下容易造成边缘模糊。文中采用非线性双边滤波代替高斯滤波，滤除噪声的同时，可以有效地保持边缘信息；其次，使用改进的sobel模板计算梯度，以突出边缘信息；针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的问题，提出了一种利用一阶、二阶差分梯度
疫情防控条件下，正确识别人脸口罩佩戴，对控制新冠病毒传播具有重要意义。针对口罩佩戴检测任务中场景复杂多样，检测目标尺度不一，正确与错误佩戴口罩特征差异小，难以检测等问题，提出一种基于改进SSD (Single Shot MultiBox Detector)算法的口罩佩戴检测算法。算法以SSD网络为基础，引入特征融合网络和协调注意力机制，增强算法对细节信息的学习和处理能力；将分类预测分数和IOU分数
湖相沉积具有高分辨率的沉积记录，而更新世以来的冰水湖泊可以记录冰期与间冰期的地质事件，具有重要的地质意义. 川西高原地处青藏高原东南缘，是中国地势变化最为显著的过渡地带，发育较为完整的冰川地貌. 川西理塘高原毛垭盆地发育由冰川堰塞湖形成的连续稳定的16m湖相剖面，为纹层状泥与粉砂互层，下部层位（深度约12.68m和13.26m）发现了由地震触发的软沉积物变形构造，其形态特征主要表现为液化卷曲、球-
针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等情况，提出了一种新的改进麻雀搜索算法。该改进算法首先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新，提升寻优位置的多样性；其次受logistic模型的启发，提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制，平衡算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比，实验结果表明该改进算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用
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现有的用于矫正透视倾斜变形文档的深度学习模型存在空间泛化性差、模型参数量大、推理速度慢等问题。从姿态估计的角度出发，提出一种轻量化文档姿态估计网络DPENet（Lightweight Document Pose Estimation Network），以优化上述问题。将文档图像中的单一文档视为一个姿态估计对象，将文档的四个角点视为文档对象的四个姿态估计点，采用兼具全连接回归与高斯热图回归优点的DS