最优近似粗糙集的矩阵计算

在粗糙集理论与应用研究中,由近似空间导出粗糙集的上、下近似集是它的核心基础。但是这种刻画只是给出一个范围,为了更精确刻画目标概念,推广粗糙集的应用,针对粗糙集的最优近似集的计算问题,提出一种基于矩阵的计算方法,为此引入布尔矩阵、关系矩阵、集合矩阵、集合相似度矩阵等定义,通过对目标概念与其近似集之间相似度讨论,得到它们之间相似度变化规律,由此建立粗糙集最优近似集的矩阵新判断与算法。最后通过实例对上述结论作进一步说明。     

一种基于多尺度特征融合的人头计数检测方法研究

通过摄像机等设备在特定场景下的人群计数在智能安防领域具有重大的研究意义.由于场景中人尺度变化大,背景杂乱,人群遮挡严重,传统的方法在这种场景中往往精度不高.对此提出了一种基于改进的Faster-RCNN人头检测模型,可以对场景中的人进行准确计数.该模型使用ResNet101作为特征提取网络,使用多尺度特征融合模块将提取...     

本科毕业设计改革探讨

毕业设计是大学教学中的一个非常重要环节.在讨论目前的本科毕业设计中存在问题的基础上,本文结合实际指导工作,给出当前毕业设计工作的几点改革建议,来提高毕业设计质量.     

基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

基于相似度的图像变形效果的客观度量方法

给出了评价图像变形效果的新方法.首先,计算中间帧之间的相似度,由这些相似度值生成一条曲线;然后,在图像计算机动画领域首次提出图像变形真实感度的概念.它通过计算曲线与坐标轴,曲线插值点处的曲率和其他一些衡量标准得到.试验表明,它是一有效的度量图像变形效果的客观方法.     

基于内容的图像检索技术综述

近年来,随着多媒体和网络技术的迅速发展,基于内容的图像检索技术（CBIR： Content-Based Image Retrieval）成为一个研究热点.本文介绍CBIR研究中的一些关键问题,并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等图像检索技术进行了讨论.     

基于深度学习的铁路限界快速检测算法

列车行驶环境快速、可靠、精准感知是列车安全、高效运行的前提和关键支撑技术。列车若无法提前感知非法侵入铁路限界范围内的异物,并在短时间内有效制动,将会导致严重的安全事故。为解决列车运行环境内影响运行安全的异物侵限问题,基于深度学习算法,提出一种铁路轨道限界快速检测算法。该方法首先采用预设行锚框的方式对图像进行划分,将传统分割算法的逐像素预测,转变为对每个行锚框进行逐网格预测,以达到显著降低算法计算量,并提高检测速度的目的。同时,通过快速识别图像中属于轨道部分的像素,结合轨道线的连续特征进行追踪,达到铁路轨道坐标的智能快速识别。最后根据标准轨距下限界的定义,对识别出的轨道线坐标和侵限区域进行扩充,以确定铁路异物入侵限界的范围。通过在真实轨道数据集上的对比实验,验证所提算法能以172FPS的速度快速检测铁路限界,且轨道线和限界区域的识别精度分别达到98.96%和98.12%,F1值分别达到99.68%和98.95%,限界区域检测的平均交并比MIoU达到96.88%,各类指标均取得当前最好的准确率和性能,满足高速列车对环境感知精度和速度要求,可以为异物侵限检测、目标跟踪和列车控制等环境感知及运...