基于自适应池化的行人检测方法

基于卷积神经网络的行人检测器普遍采用图像识别网络,通常会引起多池化层导致小目标行人特征信息丢失、单一池化方法导致行人局部重要特征信息削弱甚至丢失等,针对以上问题,基于最大值池化和平均值池化方法,提出了一种自适应池化方法,结合通用目标检测器Faster R-CNN,形成了有效的行人检测器,达到增强行人局部重要特征信息、保留小目标行人有效特征信息的目的。对多个公开的行人数据集进行大量实验,结果表明,与传统的卷积神经网络行人检测器相比,所提方法将行人检测漏检率降低了2%～3%,验证了方法的有效性。新方法改进了卷积神经网络结构,在无人驾驶领域具有一定的参考价值。     

基于深度学习的交通标志检测方法研究

提出了一种基于Faster R-CNN深度学习框架的交通标志检测方法,使用VGG16卷积神经网络自动提取交通标志图像特征,并将卷积特征图传入区域建议网络(RPN)中进行前景目标筛选及回归目标边框,将建议区域框映射到特征图上,经过RoI池化层后输出固定大小的建议框,利用分类网络对建议区域进行具体的类别判断,并精确回归目标的边框。并将算法在德国交通标志数据集GTSDB进行了实验验证,实验结果表明了所提出算法的有效性,该方法对不同光照、遮挡、标志模糊等具有鲁棒性。     

狭义相对论研究中的若干问题

量子力学(QM)在本质上具有非经典性、微观性和非局域性,故量子力学与狭义相对论(SR)在根本上不具有一致性。EPR论文集中代表了爱因斯坦对量子力学的不满和捍卫狭义相对论自然观的意图。虽然狭义相对论不允许超光速状态,但量子力学的非局域性表示出现超光速是可能的。实际上,超光速问题是狭义相对论与量子力学有尖锐矛盾的证明。对已有超光速实验作分类整理后指出,不少实验很象是一种量子行为,而这些实验是对狭义相对论和量子力学理论研究的激励。最后指出,对光子静质量虽已做过许多研究,仍有一些问题有待解决。     

基于深度卷积神经网络技术的棉花顶芽探测技术

建立一种改进深度学习模型,用于农业自动化检测和识别棉花顶芽,以提高棉花劳作工作效率.通过把深度网络模型ResNet-101融入到基于深度学习(Deep Learning,DL)机制的感兴趣区域的目标检测算法Fas-ter RCNN中,得到统一的多结构层次的改进深度学习模型.对比实验验证结果表明,相较于传统Faster ...     

基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位

为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolution-al neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位.首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization,BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率.其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法存在目标漏检的问题.采用Soft-NMS算法替代NMS算法,增强了目标检测的性能.通过在淡水鱼数据集进行的实验结果表明,改进的Faster RCNN网络对鱼鳃切口定位准确率达到了96％,较未改进网络提高了6％,为后续生产线中鱼鳃的精准切割奠定了基础.     

基于强化学习的三维游戏控制算法

基于强化学习,设计了一个面向三维第一人称射击游戏(DOOM)的智能体,该智能体可在游戏环境下移动、射击敌人、收集物品等.本文算法结合深度学习的目标识别算法Faster RCNN与Deep Q-Networks(DQN)算法,可将DQN算法的搜索空间大大减小,从而极大提升本文算法的训练效率.在虚拟游戏平台(ViZDoom)的两个场景下(Defend_the_center和Health_gathering)进行实验,将本文算法与最新的三维射击游戏智能体算法进行比较,结果表明本文算法可以用更少的迭代次数实现更优的训练结果.     

论动体的质量与运动速度的关系

讨论了物理学中的"质量"概念.牛顿的运动定律显示物质(物体)的质量与其运动速度无关.但是H.A.Lorentz于1904年提出了质速公式m=m0(1-v2/c2)-1/2.这个关系式即使对电子适用,亦不应像狭义相对论(SR)那样将其用到一切情况.过去人们常说"SR理论已被实验所证明";但在实际上,对Lorentz质速方程而言,缺少针对中性粒子和中性物质的实验证据.假如物质(物体)的质量与运动速度无关,"光障困难"或许并不存在,现有的超光速研究的理论可能要作重大修改.     

超光速研究的历史与若干进展

简述了光速测量和超光速研究的历史。介绍了中国科学家对王力军博士超光速实验的各种观点。指出超光速研究的意义和一些需要研究的问题。     

基于深度学习算法的航拍巡检图像的绝缘子识别

针对绝缘子检测目标在航拍图像中尺寸变化剧烈的问题,提出一种改进Faster R-CNN的绝缘子检测算法.首先将FPN特征金字塔结构网络与Faster R-CNN算法进行结合,将不同尺度下的特征进行融合;然后,改进最大池化层,提升检测框的坐标精度;针对遮挡现象,采用Soft-NMS算法规避不同目标检测框因重叠而被误删的情况.经过对绝缘子航拍数据集的检测验证,对比原Faster R-CNN网络,本改进网络结构提高了平均准确率(MAP),且可以更有效地识别图像中更小比例的绝缘子目标.     

一种基于GA_Faster R-CNN的掌指骨骨折计算机辅助诊断系统

为解决临床掌指骨骨折诊断中难检测、易漏诊的问题,对如何更加准确地检测和定位X线图像中掌指骨骨折区域进行实验研究.开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统,改进了Faster R-CNN网络模型中的锚框、特征映射和损失函数,在节约算力的同时大大提高了网络性能.建立了包含5195张手部的X线图像的数据集,其中随机抽取46...