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1.
全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85%.  相似文献   
2.
《漳州师院学报》2021,(4):35-39
市域社会治理现代化与设区的市的地方性法规制定权天然契合。实践中,已形成"统一型""分散型"和"渗透型"并存的"三元式"市域社会治理地方立法格局。"统一型"立法模式的示范引领作用有待观察。"分散型"立法模式须进行系统化整合。"渗透型"立法模式应深入贯彻治理理念并提升保障措施的可操作性。市域社会治理地方立法的完善措施包括鼓励多模式探索市域社会治理地方立法,赋予设区的市更广立法权,贯彻治理理念和提升法制措施操作性,发挥地方文化优势构建特色社会治理制度,加强立法后评估。  相似文献   
3.
定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。  相似文献   
4.
5.
6.
A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.  相似文献   
7.
一类按学生素质优劣排序的数学方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
用模糊学方法定量评定了学生的综合素质,并按素质的优劣给学生进行了排序,这里是将数学方法引入教学管理的初步尝试。  相似文献   
8.
高中数学新教材融入了向量知识,它集数形于一体,思维方法新颖独特,是联系多项知识的媒介.本文就一道高考题来展示向量解法的魅力.  相似文献   
9.
针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。  相似文献   
10.
介绍了各进制之间的一般转换方法,指出数制转换的关键问题是十二进制数的转换.针对传统方法在转换规则、计算量以及准确度等方面的不足,提出了"化权值和法".教学实践表明,该方法解题的速度和准确度均优于传统方法.  相似文献   
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