【摘 要】
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为提高全卷积孪生网络Siam FC在复杂场景下的识别和定位能力,提出一种基于多响应图融合与双模板嵌套更新的实时目标跟踪算法。使用深度Res Net-22替换Alex Net作为骨干网络以提升网络特征提取性能,建立强识别能力的骨干语义分支。在Res Net-22的浅层使用高分辨率特征,构造强定位能力的浅层位置分支,计算并融合两个分支响应。通过高置信度的双模板嵌套更新机制对两个分支的模板进行更新,以适
【机 构】
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中国科学院光电技术研究所,中国科学院大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(G158207)。
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为提高全卷积孪生网络Siam FC在复杂场景下的识别和定位能力,提出一种基于多响应图融合与双模板嵌套更新的实时目标跟踪算法。使用深度Res Net-22替换Alex Net作为骨干网络以提升网络特征提取性能,建立强识别能力的骨干语义分支。在Res Net-22的浅层使用高分辨率特征,构造强定位能力的浅层位置分支,计算并融合两个分支响应。通过高置信度的双模板嵌套更新机制对两个分支的模板进行更新,以适应目标的外观和位置变化。在OTB2015和VOT2016数据集上的实验结果表明,与基于Siam FC、S
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针对5G/B5G网络热点通信场景中基站(BS)部署的异构性以及用户设备(UE)与BS之间的耦合问题,提出一种面向密集热点区域的三层异构网络建模方案。将宏BS(MBS)和微微BS(PBS)的位置建模为泊松点过程,将分散在热点中心的UE和低功耗毫微微BS(FBS)建模为泊松簇过程,将PBS覆盖范围之外的UE和FBS建模为两个独立的泊松洞过程。在此基础上,设计UE分类和级联准则,推导簇中心和簇边缘UE的级联概率与级联距离的统计表达式,并考虑有序FBS和非有序FBS的两种级联情况。实验结果表明,当目标UE与FBS
网络I/O在Redis存储过程中是限制存储性能的关键因素,而默认参数或人工参数配置会制约存储性能。针对参数配置不当导致存储吞吐性能下降及时延较高的问题,提出一种存储I/O优化方法GTS。考虑各阶段参数对存储性能的影响,在DPDK的优化原理基础上通过分析处理特性,采用分层模型策略实现对存储性能预测,从而寻找出最优参数调优方案。实验结果表明,与默认参数相比,GTS方法能够有效提升存储吞吐量,且在写密集下较ATH算法具有更低的时延。
传统的目标跟踪算法易受边界效应影响,且当目标因遮挡严重、运动模糊、光照变化等产生外观变化时,目标响应图会发生突变,从而降低目标跟踪检测结果的可信度。提出一种改进的高效卷积算子(ECO)目标跟踪算法。利用高斯混合模型生成紧凑且多样化的样本数据,采用因式分解卷积方法减少模型参数,引入空间权值系数和前后两帧响应图的变化率来弱化边界效应并抑制响应图突变,以提高目标跟踪算法的鲁棒性能和精度。实验结果表明,在
文中研究了我国城市道路排水系统的现状,分析了城市道路积水的成因,根据施工质量以及设计原则,提出了线性排水设计的应用.
从高效流量路由调度计算的角度出发,针对时间敏感流量调度中通常存在的计算效率低、迭代收敛慢等问题,提出一种基于最短路径负载均衡与改进遗传算法的流量调度方法。建立网络模型与流量模型并定义时间敏感网络中的流量传输约束,同时利用基于K最短路径的负载均衡路由算法与改进选择算子和交叉变异概率的遗传算法进行路由与调度计算。实验结果表明,该方法能有效缩短时延敏感流量调度任务的完成时间,提高调度计算效率,并加快迭代收敛速度。
基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反。为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法(AFESSD)。以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息。通过对并行空洞卷积机制进行改进,构建多尺度特征提取模块,将融合后的特征图通入多尺度特征提取模块的方式丰富其
无线干涉定位系统(RIPS)通过获得无线传感网络中节点的相位来实现对节点精确定位。介绍无线干涉定位算法,利用多径效应误差模型实现对RIPS定位结果的多径修正。构建RIPS室内定位仿真模型和硬件平台进行多径环境下的室内测距实验,结果显示实测误差远高于仿真误差。对此,从采样方式、反射系数和节点高度3个方面定量分析造成测距误差的原因。分析结果表明,采样方式、反射系数和定位节点高度设置是造成RIPS实际测量误差的主要因素,经过理论修正后测距误差可以降低87.61%。
文中对建筑幕墙进行了概述,并分析了相关质量问题,提出了质量控制管理策略.
超宽带(UWB)无线通信技术被广泛应用于室内定位领域,其能识别出多径信道中的非视距信道,有助于去除影响信号的非理想因素,提升定位精度。基于OFDM方案的UWB系统,提出一种利用卷积神经网络对信道估计出的信道冲激响应时频图像进行训练,从而识别出信道环境的方法,将信道识别问题转化为图像识别问题,同时分析时频处理参数对识别结果的影响。仿真结果表明,该方法的识别率随通信系统比特信噪比(EbN0)的增加而提升,当EbN0增加至20 dB时稳定在90%,与传统基于支持向量机的信道识别方法相比获得了10%的性能提升。
文中以实际工程为例,论述了市政道路工程中填隙碎石底基层施工技术,旨在为行业人士提供有价值的参考和借鉴.