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1986年 | 2篇 |
1984年 | 2篇 |
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1959年 | 1篇 |
1951年 | 1篇 |
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深度学习的快速发展带动着自动驾驶技术的迅速进步.深度学习感知模型在识别准确率逐步提升的同时,也存在鲁棒性和可靠性不足等隐患,需要在大量场景下进行充分测试以确保达到可接受的安全标准.基于场景的仿真测试是自动驾驶技术的核心和关键,如何描述和生成多样化仿真测试场景是需要解决的关键问题之一.场景描述语言能够描述自动驾驶场景并在虚拟环境中实例化场景获取仿真数据,但现有的场景描述语言大都缺少对于场景道路结构的高层抽象和描述.提出路网属性图来表示路网中抽象出的实体及他们的关系,并设计能简洁描述场景路网结构的语言SceneRoad. SceneRoad可以基于描述的场景道路结构特征构建路网特征查询图.这样,在路网中搜索符合描述的场景道路特征的问题被抽象为路网图上的子图匹配问题,该问题可用VF2算法求解.进一步地,将SceneRoad作为扩展集成到Scenic场景描述语言中.使用拓展后的语言随机生成大量多样的静态场景并构建仿真数据集.仿真数据集的统计信息表明生成的场景具有丰富的场景多样性.不同感知模型在真实和仿真数据集上的训练测试结果表明,模型在两个数据集上的表现呈正相关,意味着模型在仿真数据集上的评估... 相似文献
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针对疫情常态化背景下,传统体育项目受场地、器材等限制,市场上相关产品价格昂贵、可扩展性不足等问题,提出了一种基于实时视频感知的虚拟体育交互系统.该系统设计视频数据采集模块和人体关节点提取模块,结合OpenPose获取人体的关节点坐标,实时捕捉人体手势以及肢体动作.动作语义理解模块包括运动动作理解和绘图动作理解.前者根据运动中肢体关节点的相对位置关系,识别运动动作语义.后者将手腕部关节点绘图动作轨迹生成为草图图像,使用AlexNet进行识别分类,解析为对应的绘制动作语义.该模型在边缘端设备的分类准确率为98.83%.采用基于Unity设计的草图游戏应用作为可视化交互界面,实现在虚拟场景中的运动交互.该系统使用实时视频感知交互方式实现居家运动健身,无需其他的外部设备,具有更强的参与度和趣味性. 相似文献
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提出一种基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换方法, 实现了非平行文本条件下高质量的多对多语音转换. 性能良好的语音转换系统, 既要保持重构语音的自然度, 又要兼顾转换语音的说话人个性特征是否准确. 首先为了改善合成语音自然度, 利用生成性能更好的相对生成对抗网络代替基于变分自编码生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络, 通过构造相对鉴别器的方式, 使得鉴别器的输出依赖于真实样本和生成样本间的相对值, 克服了Wasserstein生成对抗网络性能不稳定和收敛速度较慢等问题. 进一步为了提升转换语音的说话人个性相似度, 在解码阶段, 引入含有丰富个性信息的i向量, 以充分学习说话人的个性化特征. 客观和主观实验表明, 转换后的语音平均梅尔倒谱失真距离值较基准模型降低4.80%, 平均意见得分值提升5.12%, ABX 值提升8.60%, 验证了该方法在语音自然度和个性相似度两个方面均有显著的提高, 实现了高质量的语音转换. 相似文献
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为分析黑索今(RDX)制备过滤工艺中的特性和安全性,以一定固含量的RDX-水悬浮液为物料,模拟RDX生产的过滤过程,通过测试RDX静态恒定压差下的过滤时间所对应的滤液流量,得到了不同操作条件下的过滤常数K和滤饼压缩性指数s,并讨论了过滤条件对过滤特性的影响。结果表明,过滤常数K值随介质厚度的减小、过滤压力和介质孔径的增大而增大,RDX滤饼属中、轻度压缩材料。结合RDX静态和动态过滤过程中滤饼含湿量变化规律,对过滤过程的安全性进行了分析,结果表明,过滤工序的操作安全性明显高于干燥工序。 相似文献
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接收信号强度(RSSI)常被作为无线传感器网络定位算法的测距技术,通常,获取的RSSI信号序列中同时存在随机误差和粗差两种误差,利用以往常用的算法都难以消除混合误差对RSSI测量统计数据的影响;在分析两种误差特征的基础上,提出了一种基于统计中值的加权定位算法,算法在去除粗差的基础上,能在一定程度上平滑了随机误差,算法不仅提高了定位的精度,同时提高了节点的覆盖率;理论分析和仿真结果都表明算法具有较高的定位精度和覆盖率,最优情况下定位精度较原先算法能够提高6.99%,而不可定位节点比例下降8.05%。 相似文献
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根据现代测控领域研究的需求,结合LabWindows/CVI和Matlab两种软件的优势,介绍了几种实现LabWindows/CVI与Matlab软接口的方法,并加以比较。 相似文献
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