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一种基于迁移学习的光纤预警系统事件分类方法
本发明公开了一种基于迁移学习的光纤预警系统事件分类方法,包括：步骤1：通过光纤预警系统检测振动事件发生时得到的瑞利散射光强信号；步骤2：将所述瑞利散射光强信号制作为振动事件数据样本；步骤3：将所述振动事件数据样本输入通过基于迁移学习得到的深度卷积神经网络,获得分类结果。本发明可在较小数据样本以及便携式电脑条件基础上就能完事件分类任务,适用于光纤预警系统应用于一个新的安装环境下的事件识别任务使用。本发明主要用于光纤预警技术领域。
车辆外观清洁度判断方法、装置、服务器及存储介质
本发明是关于一种车辆外观清洁度判断方法、装置、服务器及存储介质,涉及物联网技术领域,本发明包括：根据拍摄每张车辆外观图像的拍摄角度,对多张车辆外观图像进行拼接,并对拼接后的图像进行分割,得到多个分割后的区域；针对每个分割后的区域进行特征提取,得到每个分割后的区域对应的图像特征值,根据每个分割后的区域对应的图像特征值,确定目标图像特征值；若根据目标图像特征值确定出多张车辆外观图像为多个拍摄角度拍摄的同一车辆外观的图像,则确定多张车辆外观图像中包括的车辆的清洁度。由于本发明实施例能够先判断多张车辆外观图像为多个拍摄角度拍摄的同一车辆外观的图像,从而再去判断清洁度,提高了清洁度判断的准确率。
一种三维人脸识别的生成方法及相关装置
本申请公开了一种三维人脸识别的生成方法及相关装置,极大程度提升了人脸识别率。本申请包括：获取目标人脸的RGB图像以及三维深度图像；根据RGB图像和三维深度图像的内外参数计算出旋转平移矩阵；根据旋转平移矩阵通过旋转和/或平移得到RGB图像和三维深度图像的位置关系；将RGB图像的颜色通道分解成R、G、B三个独立通道；将三维深度图像的坐标通道分解成x、y、z三个独立通道；将R、G、B三个通道以及x、y、z三个通道作为目标模型的六个数据输入通道；将RGB图像以及三维深度图像的人脸图像信息通过六个数据输入通道输入到目标模型中；通过目标模型生成目标人脸三维图像。
基于双尺度时空分块互注意力的课堂动作识别方法
本发明公开了基于双尺度时空分块互注意力的课堂动作识别方法。本发明方法首先对高清课堂学生视频数据进行预处理得到学生动作视频帧序列；然后构建由双尺度特征嵌入模块、时空分块互注意力编码器、课堂动作分类模块组成的动作识别模型,依次获得双尺度时空特征表示、双尺度分类向量、动作类别概率向量,并利用随机梯度下降算法对动作识别模型进行迭代优化；将预处理后的新课堂视频输入该模型获得学生动作的类别。本发明方法不仅对多组时空块用时空注意力建模,以捕获线下与线上课堂学生视频的多尺度时空信息,还能通过尺度互注意力机制刻画不同尺度学生画面信息,从而提升课堂视频的学生动作识别准确率。
一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法
本发明公开了一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法,其中,上述基于特征确定交并比阈值的目标检测方法包括：获取目标图片的目标特征信息,上述目标特征信息体现上述目标图片的特征；获取交并比分布数据,上述交并比分布数据是体现区域提案网络输出的候选框与对应的真实标注框之间的交并比的统计分布的数据；基于上述目标特征信息和上述交并比分布数据获取目标交并比阈值；基于上述目标交并比阈值对上述目标图片进行目标检测。与现有技术相比,本发明方案可以根据目标图片的目标特征信息获取与该目标图片的目标交并比阈值,从而可以针对不同的目标图片调整对应的用于划分正负样本的目标交并比阈值,有利于提高目标检测的准确性。
负荷识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及一种负荷识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法通过获取负荷识别请求,查找负荷识别请求对应的待识别负荷；提取待识别负荷对应的V-I轨迹矩阵,提取待识别负荷对应的电流高次谐波附加特征与功率特征；将V-I轨迹矩阵、功率特征以及电流高次谐波附加特征合并,获取混合特征矩阵；提取混合特征矩阵对应的图像特征,根据图像特征获取待识别负荷对应的负荷识别结果。本申请通过对传统的V-I轨迹矩阵特征进行改进,在矩阵中融合入高次谐波电流特征及功率特征,组合成混合特征矩,而后基于混合特征矩阵来进行负荷识别,能够准确区分各种家用电器,同时能更准确地排查含有大量高次谐波的家用电器的潜在安全风险。
基于增强型特征金字塔的双极化SAR小型船只检测方法
本发明公开了基于增强型特征金字塔的双极化SAR小型船只检测方法,针对合成孔径雷达(SAR)图像中小型船只通常散射强度弱,在图像中仅占少量像素而导致的漏检问题,该方法设计了双极化自适应通道融合模块,通过检测结果的反馈来自动学习双极化SAR数据中两个通道融合系数,由系数加权得到融合通道输入特征提取网络。在本发明改进的注意力增强型低层特征金字塔中,降低深度网络下采样次数得到低层特征金字塔并在大尺度特征图上进行预测可以缓解小型船只在SAR图像中占据像素较少而导致特征消失问题,与此同时引入了空间与通道注意力机制。
标签构建方法及相关装置
本申请公开了一种标签构建方法及相关装置,标签构建方法包括：获得训练集,其中,训练集中包含多个训练图像,且每个训练图像中均包含特定目标；对每个训练图像中的特定目标进行身体部位划分,以获得多个身体部位的局部图像；利用每个训练图像的所有身体部位的局部图像获得对应的训练图像的特征；利用每个训练图像的特征获得训练图像相对于多个参考图像的相似度,其中,每个参考图像中均包含特定目标；根据与每个训练图像对应的多个相似度设置训练图像的标签。通过上述方式,本申请能够避免人工定义标签的介入,可以更为客观的反应出目标实际完整程度,其鲁棒性更强,且更加能够适用于下游算法模型。
一种矿工异常行为监测方法、装置及系统
本发明提供了一种矿工异常行为监测方法、装置及系统,该方法包括：调用区块链上部署的身份注册合约完成矿工及所属企业身份的注册；获取矿工在井下作业场所的监控视频；根据监控视频识别矿工是否存在异常行为,若存在异常行为则调用区块链上部署的事故存证合约存储异常行为对应信息。本发明可以提高数据存储安全性,异常行为检测误差率小、稳定性高,降低了人工监控成本及发生事故的可能性。
目标聚档方法、电子设备和计算机存储介质
本申请公开了一种目标聚档方法、电子设备和计算机存储介质,该目标聚档方法包括：获得多个摄像机组成的集合,基于目标在集合内的摄像机之间移动的平均时间,生成摄像机对应的拓扑矩阵；基于拓扑矩阵将集合划分为多个子集,在多个子集内分别进行目标聚类,将同一目标的特征进行融合,以获得多个子集分别对应的多个第一聚档结果；在多个第一聚档结果之间进行目标聚类,将同一目标的特征进行融合生成目标对应的档案,以获得第二聚档结果；基于第二聚档结果,获取同一目标在集合内的摄像机之间移动的平均时间,以更新摄像机对应的拓扑矩阵,并返回基于拓扑矩阵将集合划分为多个子集的步骤。通过上述方式,本申请能够提高目标聚档的效率和准确率。

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