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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
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针对反应釜夹套多种热/冷介质温度自动控制检测硬件复杂、实现困难等问题,分析了夹套介质切换操作过程,提出了基于推断识别的夹套介质自动切换解决方案,最大程度地简化了系统硬件配置。通过记忆阀门操作推断识别夹套内当前介质,替代在线检测与分析物质成分检测系统。分析了影响压空时间的因素,关联了压空时间与压空用压缩空气压力的关系,并根据压空操作时间推断判定夹套介质压空终点,解决了传感器检测压空操作终点存在的问题。设计了基于推断识别的夹套介质自动切换控制系统,实际应用中克服了人工操作过程复杂、效率低和易出错等问题。实际应用表明,该方案介质切换的效率高、安全可靠。 相似文献
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针对自由曲面难以分类的问题,提出一种基于等参数线的B样条曲面类型识别方法。利用平面二次曲线存在直角坐标变换下的不变量以及平面三次曲线的拟合识别平面等参数线类型,对于拟合为平面三次及以上的曲线,通过添加拐点数量来细分曲线类型。对于U向和V向等参数线族之一为平面曲线族的空间等参数线族,提出以平面等参数线族的空间位置关系确定柱面曲线的母线方向和回转面曲线的回转轴线,将空间曲线识别为柱面曲线和回转面曲线,通过最小二乘法将还不能识别的空间等参数线进行圆柱(锥)面拟合。以共面、共平行平面、同轴、共垂直平面、共交点、点在线上、共交线、共相切圆柱面和空间一般关系定义等参数线族的内部几何位置关系,以公共交点、公共方向矢量、公共轴线和空间一般关系定义等参数线族之间的几何位置关系,并进一步提出等参数线族的排序、修正和编码方法,通过等参数线结构码实现B样条曲面的类型识别。最后给出了典型编码曲面的实例,通过实例验证了所提方法的有效性。 相似文献
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人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。 相似文献
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