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针对传统监考存在人工成本高、主观性强等问题,构建基于人脸识别、头部姿态估计和目标检测的智能监考模型。模型通过人脸识别算法进行考生身份验证,设计结合注意力机制的头部姿态估计(channel and spatial-aware wide head pose estimation network, CS-WHENet)方法对考生偷看的异常行为进行检测,并使用深度学习方法及传统方法对考生传递纸条的异常行为进行联合判定。实验结果表明,智能监考模型在模拟真实考场的环境中,对考生身份验证与异常行为检测均有较高的准确率,并能在GPU支持下实现实时检测。通过验证表明,该模型能有效降低监考人员工作成本,实现考场监考公平性。 相似文献
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实现低频段雷达波的高性能吸收,通常需要增大磁性吸波材料(MAs)的厚度,这无疑会增加吸波材料的重量,制约实际应用潜能。对此,本文我们提出了基于等离子体超材料(PM)调控传统磁性吸波材料内部磁场的方法,利用金属短线调控磁场分布的特性,通过增强其与底层金属底板之间整个局部空间的磁场强度,在其中加入传统磁性吸波材料后,就能有效提升传统磁性吸波材料的吸波性能,进而使整体结构在其工作频段都具有较强的吸波性能。仿真和实验结果表明:垂直入射时,所设计的吸波超材料可在0.9~2.2 GHz频段内实现高效吸收,入射角逐渐增大到60°时,90%的吸收带宽仍可以达到0.73~3.12 GHz。该设计方法在雷达隐身、电磁兼容和通信等领域都具有较大的潜在应用。 相似文献
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