【摘 要】
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针对产业化的汽车仪表指针人工视觉检测效果差、检测速度慢和实时性低等问题,本文提出了一种改进的Faster R-CNN汽车仪表指针实时检测算法。通过改进原始的RoI网络层结构,实现小目标高低层特征之间的完整传递;采用双线性内插算法替代两次量化操作,使得特征聚集变成连续的过程,能够有效减少计算时间;最后将工业机采集的视频数据,预处理成VOC格式数据集进行训练,调整超参数得到改进汽车仪表指针检测模型。实
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004
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针对产业化的汽车仪表指针人工视觉检测效果差、检测速度慢和实时性低等问题,本文提出了一种改进的Faster R-CNN汽车仪表指针实时检测算法。通过改进原始的RoI网络层结构,实现小目标高低层特征之间的完整传递;采用双线性内插算法替代两次量化操作,使得特征聚集变成连续的过程,能够有效减少计算时间;最后将工业机采集的视频数据,预处理成VOC格式数据集进行训练,调整超参数得到改进汽车仪表指针检测模型。实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确地实现汽车仪表指针检测,单张图片的平均检测时间为0.197 s,平
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大数据时代的到来,使得信息量暴增的同时,数据维度也呈现几何式增长.在保护用户隐私的前提下,如何充分挖掘高维数据的可用信息,成为了大数据发布领域的研究热点和难点.差分隐私作为一种强大的隐私保护模型,被越来越多地应用到高维数据发布中.本文归纳了差分隐私及其相关方法在高维数据发布的应用,重点分析了差分隐私和特征降维、特征抽取、贝叶斯网络、树模型以及最新提出的粗糙集和随机投影等方法在高维数据发布中结合应用的优缺点,梳理了各个方法在高维数据方面的应用和对比,最后对未来差分隐私在高维数据发布中的应用方向进行了展望.
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为了解决现阶段缺乏被口罩遮挡的人脸数据集的问题,本文提出了基于生成对抗网络与空间变换网络相结合生成戴口罩的人脸图像的方法。本文的方法以生成对抗网络为基础,结合了多尺度卷积核对图像进行不同尺度的特征提取,并引入了沃瑟斯坦散度作为度量真实样本和合成样本之间的距离,并以此来优化生成器的性能。实验表明,所提方法能够在没有对原始图像进行任何标注的情况下有效地对人脸图像进行口罩佩戴,且合成的图像具有较高的真实
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