【摘 要】
:
个体间关系信息的获取是群组行为识别中关键问题。为了获取更加丰富的关系信息,本文提出了一种时空自注意力转换网络(Spatio-Temporal Transformer Network)。空间自注意力转换模块可以同时处理群组中的所有个体,包括其外观特征和位置特征,以便提取个体间空间关系信息。使用时序自注意力转换模块进行时序建模。为了获得更加丰富有效的关系信息,提出了全局空间注意图,用以增强模型空间关系推理能力,使用时序掩膜优化时序自注意力转换模块。通过在Volleyball和Collective Activi
论文部分内容阅读
个体间关系信息的获取是群组行为识别中关键问题。为了获取更加丰富的关系信息,本文提出了一种时空自注意力转换网络(Spatio-Temporal Transformer Network)。空间自注意力转换模块可以同时处理群组中的所有个体,包括其外观特征和位置特征,以便提取个体间空间关系信息。使用时序自注意力转换模块进行时序建模。为了获得更加丰富有效的关系信息,提出了全局空间注意图,用以增强模型空间关系推理能力,使用时序掩膜优化时序自注意力转换模块。通过在Volleyball和Collective Activi
其他文献
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车
为了降低电力公司的运营成本,针对非技术性损失(non-technical loss,NTL),提出一种基于置信规则推理(belief rule-based,BRB)和长短记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)的用户窃电行为诊断方法。该方法首先从用电量大数据中提取电量波动系数和用电量曲线的毛刺宽度两种用电异常特征,制定BRB异常特征输入前置属性转换,并通过证据推理(evidential reasoning,ER)方法输出最终的置信度,建立适用于NTL异常检测的置信规则库,从而
利用ERA-interim逐小时再分析资料及民航西北空管局气象中心收到的话音方式航空器空中报告,结合大气环流背景,风场垂直剖面特征及大气动力学物理量场的特征,对2020年6月5日银川机场发生的一次持续时间长,强度为轻、中、强的颠簸事件进行物理量场诊断。结果表明,此次颠簸事件的强度以中度为主,发生颠簸的区域具有水平垂直速度梯度、水平相对涡度梯度、水平散度梯度大的动力学特征。其中,垂直速度场、散度场与颠簸区的强度及高度层次对应最好,相对涡度场与颠簸区发生的位置对应关系最好。根据上述动力学物理量场的强度及演变情
利用2014~2019年大理机场航空器报告风切变资料,结合气象自动观测系统和风廓线雷达资料,分析风切变的时空分布特征,结果表明:1)大理机场风切变和大风年变化基本一致,出现在11月至次年5月,但日变化不一致,风切变集中出现在两个时段,08:00~11:00时段是大风低谷时段,16:00~18:00时段是大风高峰时段;2)低空风切变占比高达86%,决断高度以下占比达50%,是大气运动变化受地形影响所致;3)发生风切变的天气系统主要有高空槽、切变线、高压脊和高空急流;4)风切变发生时,地面观测站资料和风廓线雷
为了在实际工程中减小换相失败的概率,在PSCAD中建立了晶闸管最小关断角动态模型,通过确定动态最小关断角得到换相失败的实际判据.然后,将晶闸管阀关断角的变化量引入控制系
为了提高某型自导飞行装置的自动化控制能力,提出基于误差反馈的自导飞行装置自动控制系统设计方法。采用误差反馈和末端姿态视觉参数识别方法,构建自导飞行装置的控制参数采集模型,结合对自导飞行装置的运动学和力学模型分析,建立自导飞行装置的运动学方程,采用惯导误差反馈和自适应补偿方法,建立自导飞行装置控制系统的控制律。通过末端姿态调整和多传感信息跟踪融合方法,实现对自导飞行装置的模糊控制算法设计。采用集成DSP芯片作为自导飞行装置控制系统的集成处理器,结合嵌入式和集成电路设计方法,实现自导飞行装置自动化控制系统设计
随着需求响应技术的发展,温控负荷、电动汽车等具有灵活调控特性的需求侧资源可作为广义储能参与孤岛配电网的功率波动平抑控制.文章面向空调与电动汽车两类典型的广义储能,
针对现有可用输电能力(available transfer capability,ATC)决策方法难以兼顾安全性与经济性,且电网公司决策后面临的赔偿损失风险缺乏有效的处理机制,提出一种基于安全性风
文本情感分析(又称意见挖掘),是对带有情感倾向的文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。本文提出将卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)相结合,作为提取文本特征的方式,而后添加自注意力(Self-Attention)机制形成情感分析模型。通过在自建的NAVER电影评论数据库中进行比较实验,证明本文模型的分类准确率可达90.32%,较SVM、CNN、LSTM、Bi-LSTM等模型有较大的性能提升。该方法不仅可以较好地完成韩语短文本情感分析,对其它非通用语种和领域的情感分析任务也具备参考和
利用光纤分布式传感系统对入侵事件进行识别主要难点在于对入侵事件的识别准确率低,为了提高对入侵事件的识别准确率,本文提出一种基于端点检测与信号重组的光纤振动信号的识别方法。该方法首先使用基于谱质心与短时能量的端点检测算法对振动信号的振动部分进行检测,然后将检测到的振动信号进行振动信号的重组,最后使用一个多尺度卷积神经网络结合随机森林树对重组后的信号进行识别。实验证明该识别方式能快速完成对识别模型的训练,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达97.4%。