金字塔之谜

正~~     

改进后的YOLOv5用于跌倒行为检测

随着全球人口老龄化不断加剧，由于跌倒致死的比例也随之增加，及时发现跌倒行为对降低死亡风险至关重要。针对现有跌倒检测算法在实际应用场景中出现漏检、准确率低等问题，本文将改进后的YOLOv5目标检测方法用于跌倒行为检测。具体改进措施：将YOLOv5的边界框损失函数GIoU更换为α-IoU；引入卷积块注意力机制模块（CBAM），使网络可以更专注地学习跌倒特征；在特征融合层引入加权双向特征金字塔网络结构（BiFPN）以充分利用不同尺度的特征，从而提高检测精度。实验结果表明，改进的YOLOv5模型对跌倒行为的检测精度mAP达到了98.8%，比改进前提高了4%，满足对实际应用场景下跌倒检测的要求。     

最新另类假说：大金字塔是太古时的发电站

古埃及文明的象征“大金字塔”，按正统埃及学的说法是距今2600年前法老胡夫王的陵墓。姑且不说后人从金字塔内没有看到法老的棺材，即便金字塔仅仅是简单的王陵的话，也不能说明它高度集约了天文、地理、几何学知识于一身的不可思议的事实。因此，非正统的埃及学学者提出了诸如大金字塔是粮仓等说法，     

千古奇迷大西国

一夜之间突然失踪的国家最早记载大西国事情的人是希腊大哲学家柏拉图。在柏拉图的著作《克里齐》里,他说:大西国原来是全世界的文明中心。这个国家比利比亚和小亚细     

微型相机拍摄玛雅墓室

近日，一部微型相机进入墨西哥帕伦克一座玛雅金字塔下面的墓室（题图），这座年代在1500年前、迄今仍然完整的血红色墓室将有助于现代人了解古城帕伦克的早期历史。实际上这座墓早在1999年就已被发现，     

神秘的卡纳克石阵之谜

濒临大西洋、位于法国布列塔尼半岛的城镇卡纳克是个神秘的地方。在它的郊外有一片片整齐排列的石阵，在长达8千米的范围内到处是林立的巨石，这就是被英国考古学家海丁翰教授称为“比金字塔更神秘”的石柱群——卡纳克石阵。     

埃及古国谜云：繁荣千年为何突然崩溃

埃及古王国建造了金字塔和狮身人面像这样的建筑奇迹，却在繁荣了近1000年后突然崩溃。埃及古王国为什么会突然崩溃？科学家现在认为，这个千古之谜或许与气候剧变有关。是谁得出了这个看似荒唐的结论？它站得住脚吗？     

撒哈拉沙漠历险记（上）

“哇．好高啊!” “每一块石头都这么大，他们究竟是怎么做到的？” “各位游客大家好，欢迎来到埃及。在你们面前的，就是被称为‘世界八大奇迹’之一的大金字塔！它是古埃及第四王朝的国王胡夫的坟墓……”     

基于Adaboost关键帧选择的多尺度人体动作识别方法

针对手工制作关键帧检测器和最初“特征包”方法的局限性,提出一种基于Adaboost关键帧选择和多尺度运动特征表示的人体动作识别方法.首先,从视频序列中提取兴趣点,使用生物启发特征结合光流的多尺度方法提取运动特征;然后,利用Adaboost学习方法从一个大的特征池中选取最具辨识度的几帧图像,并将排列前十的Adaboost帧作为相应的关键帧;最后,利用相关图表示关键帧,由支持向量机(support vector machine,SVM)完成人体动作分类.在KTH、多视图IXMAS和TUM数据库上的实验结果显示,该方法在3个数据库上的识别精度可分别高达95.5％,93.7％和91.5％,识别性能明显优于其他几种较新的方法,表明利用Adaboost学习算法可有效选取每个视频动作序列的关键帧,并有效解决了“特征包”方法的局限性问题.     

基于瓦片金字塔模型的海量空间数据快速分发方法

针对分布式并行环境下海量空间数据的快速显示和浏览问题,提出一种基于分层、分专题的海量空间数据金字塔模型及基于数据库存储方案的瓦片数据快速分发方法.对比分析了瓦片数据在文件式管理和数据库管理两种模式下的存储机制和响应流程,并以时间跨度59年的沙尘暴观测数据为例,验证了该方法不仅能有效地组织管理海量空间数据,实现高效数据互操作,而且在多用户并发访问时,能快速响应客户端请求.