基于人工智能的狱内工具丢失自动报警方案

近年来人工智能技术高速发展,几乎所有的行业都被人工智能相关技术所渗入。智慧监狱代表着监狱工作信息化的提升,也代表了未来监狱管理的发展方向。本文以人工智能相关技术为基础,设计了一套狱内工具丢失自动报警的方案,方便了狱警工作,为监狱节约了人力物力。     

基于对象特征的深度哈希跨模态检索

随着不同模态的数据在互联网中的飞速增长,跨模态检索逐渐成为了当今的一个热点研究问题。哈希检索因其快速、有效的特点,成为了大规模数据跨模态检索的主要方法之一。在众多图像-文本的深度跨模态检索算法中,设计的准则多为尽量使得图像的深度特征与对应文本的深度特征相似。但是此类方法将图像中的背景信息融入到特征学习中,降低了检索性能。为了解决此问题,提出了一种基于对象特征的深度哈希(OFBDH)跨模态检索方法。此方法从特征映射中学习到优化的、有判别力的极大激活特征作为对象特征,并将其融入到图像与文本的跨模态网络学习中。实验结果表明,OFBDH能够在MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和NUS-WIDE三个数据集上获得良好的跨模态检索结果。