【摘 要】
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为应对小型无人机的黑飞、滥飞对个人隐私、公共安全造成的威胁,本文采用高清云台摄像机定点巡航的方式对近地动态复杂背景中的无人机进行检测与跟踪,并提出了一种适用于动态云台摄像机的闭环无人机检测与跟踪算法,包含检测与跟踪两种模式。在检测模式下,本文设计了一种基于运动背景补偿的运动目标检测算法来提取分类候选区域,然后利用基于神经网络结构搜索得到的轻量级卷积神经网络对候选区域进行分类识别,可在不缩小高清视频
【机 构】
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浙江大学 信息学部,浙江 杭州 310027;上海无线电设备研究所,上海 200090;杭州海康威视数字技术股份有限公司,浙江 杭州 310052
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为应对小型无人机的黑飞、滥飞对个人隐私、公共安全造成的威胁,本文采用高清云台摄像机定点巡航的方式对近地动态复杂背景中的无人机进行检测与跟踪,并提出了一种适用于动态云台摄像机的闭环无人机检测与跟踪算法,包含检测与跟踪两种模式。在检测模式下,本文设计了一种基于运动背景补偿的运动目标检测算法来提取分类候选区域,然后利用基于神经网络结构搜索得到的轻量级卷积神经网络对候选区域进行分类识别,可在不缩小高清视频图像的条件下实现无人机检测;在跟踪模式下,本文提出了一种结合卡尔曼滤波的局部搜索区域重定位策略改进了核相
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本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍.该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了教学资源质量评估和内容检索的精度和效率.其次提出基于深度学习的学习者认知诊断新方法,突破了以量表为基础的教育测量理论研究范式.然后设计基于知识匹配的个性化推荐技术以及多目标匹配的自适应推荐技术,满足了智能教育场景的复杂约束与学习者的多样目标需求.最后,本文成果研发了面向基础教育的智能教育
卷积神经网络复杂的网络结构使得模型计算复杂度高,限制了其在自动驾驶等实际终端场景中的应用.针对终端场景下的计算资源受限的问题,本文从轻量化深度模型设计和车规级芯片模型部署验证两方面进行研究.针对深度模型计算效率和检测精度的矛盾,本文设计了基于中心卷积的轻量化对象检测模型,实现功耗低且精度高的模型性能.进一步,本文基于量化感知训练的模型加速部署方法在车规级芯片上开展了系统级部署验证,在车规级芯片tda4上成功实现了高效的对象检测模型,在自动驾驶场景中取得了良好的性能.
金融风险全球溢出效应与国内金融业态创新发展中的伴生风险相叠加,使得我国所面临的国际金融及内生性金融风险形势非常严峻。针对传统风险预警技术因缺乏有效、及时的关键因子导致实践中对金融风险预警难度极大的技术难题,本文重点总结了如何利用感知认知技术从海量非结构化信息提取有效、及时的金融风险预警关键因子,并在回顾现有金融风险预警模型研究现状的基础上,对相关技术难点和未来研究趋势进行总结和展望。本文研究内容可
采用熔融共混法,经双螺杆挤出机挤出造粒,制备了阻燃聚碳酸酯(PC)材料,研究了螺杆组合对溴系阻燃剂、磺酸盐系阻燃剂、磷酸酯类阻燃剂和硅系阻燃剂阻燃PC材料的力学性能、阻燃性能及热性能的影响.结果表明:使用弱剪切强度的螺杆有助于提高溴系阻燃PC材料的冲击性能.磺酸盐系和磷酸酯类阻燃PC材料的力学性能、阻燃性能与螺杆剪切强弱关系不大.高剪切强度螺杆有助于硅系阻燃剂在树脂中的分散,从而提升硅系阻燃PC材料的力学性能和阻燃性能.
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