基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

基于多层事件融合的场景事件实时分析

为解决智能监控场景中场景事件实时分析问题,提出了一种基于多层事件融合的场景事件分析模型以及对应的RBPF实时推理方法.利用事件具有层次结构特性以及各层事件之间的关系,将场景事件分解为不同层次的子事件,利用多层子事件融合进行场景事件分析,并用多层动态贝叶斯网络模型对其建模.构建模型对应的RBPF推理方法,以实现对复杂场景事件进行实时分析.仿真实验证明了该方法能够对动态场景中的场景事件进行实时推理,比PF方法具有更高的精度及较少的时间代价.     

基于概率支持向量机方法的人脸识别

针对智能会议场景对人脸识别的特殊情况,通过依据检测、跟踪得到头部区域与人脸区域的面积比,选择正面的人脸进行识别,降低了人脸姿态对人脸识别的影响.在分类方法的选择上,采用支持向量机方法,并对支持向量机方法进行了概率建模,分类器输出结果是测试人脸属于每类的概率.实验结果表明:该方法不仅使人脸识别的精度得到了提高,还提供了其属于所在类中的可信程度.     

沙库巴曲缬沙坦联合达格列净对射血分数减低型心衰不伴糖尿病患者的疗效

目的 观察沙库巴曲缬沙坦和达格列净联合治疗射血分数减低型心力衰竭(HFrEF)不伴糖尿病患者的疗效。方法 选取成都市第六人民医院出院后随访的96例HFrEF且不伴糖尿病患者,随机分为对照组(n=50)和观察组(n=46例)。在常规治疗基础上,对照组服用沙库巴曲缬沙坦,观察组联合使用沙库巴曲缬沙坦和达格列净,比较两组患者治疗后1个月、6个月的血压、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)、高敏肌钙蛋白T(cTnT)、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA1c)、左心室射血分数(LVEF)、左心室舒张末期内径(LVEDd)、左心房内径(LAD)、左心室后壁厚度(LVPW),以及明尼苏达心力衰竭生活质量评分(MLHFQ)、心衰再住院、全因死亡和主要不良心血管事件(MACE)的发生率。结果 治疗后6个月,观察组患者的收缩压、cTnT、NT-proBNP、LVEDd、LVPW、LAD较对照组明显下降(P<0.05),LVEF值明显升高(P<0.05),MLHFQ和MACE发生率也明显下降(P<0.05),两组间的FBG、HbA1c无统计学差异(P>0.05)。结论 沙库巴...