基于目标检测的鲁棒视频跟踪技术研究

近年来,深度学习由于其突出的特征表达能力,推动了目标跟踪领域的发展。但在复杂视觉场景下,如当目标尺寸变化与目标遮挡时,由于特征信息的缺失,目标跟踪器容易产生漂移,导致目标丢失。首先探究一种经典的基于目标检测的跟踪算法ROLO,ROLO采用长短期记忆网络（LSTM）处理视频帧序列并进行跟踪,但该算法在复杂场景下易产生跟踪漂移、丢失。对此,基于日益成熟的目标检测算法,使用检测器对视频进行逐帧检测,定位感兴趣的目标,将目标跟踪问题转换为目标在不同帧中的关联问题,并设计一款基于IOU匹配的跟踪器。实验结果表明,该方法相比ROLO更加简洁,具有更强的鲁棒性,处理速度也更快,在对实时性要求较高且算力有限的条件下具有一定应用价值。     

基于双目视觉的运动位姿误差检测方法研究

为了提高人体运动位姿误差检测能力,提出基于双目视觉的运动位姿误差检测方法。采用双目视觉跟踪融合识别方法对运动位姿的样本动态特征点进行采样,以全局人体姿态信息为候选样本,进行运动位姿双目视觉特征高分辨提取,采用模板匹配方法,构建人体部位姿态候选样本轮廓分布集,获取模板大小,根据模板大小计算运动位姿的误差概率分布,利用相邻图像帧之间的运动特征分布集,构建运动位姿图像的位置信息检测模型,在此基础上,采用自适应颜色覆盖方法对运动位姿的误差概率分布做极小化处理,完成对人体运动位姿误差检测。仿真结果表明,采用该方法进行运动位姿误差检测的特征分辨能力很好,降低了检测误差,提高了运动位姿双目视觉跟踪识别能力。     

“学历案”学习目标的确定与叙写--以《登高》为例

新课程标准基于知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观三个维度构建学习目标。但是在实际教学中,教师依然占据课堂主体,尤其是在高中阶段,高考的压力使得教师将知识结构的完善作为目标的主要甚至唯一目标。针对课程改革中遇到的新难题,崔允漷教授从教师期望学生掌握什么出发,提出了学历案的教学理念。基于此,本文则以语文教材中《登高》一课为例,探究学历案学习目标的确定与叙写,以期对新课程改革的推进提供借鉴。     

特征融合与分割引导的弱监督目标检测

基于卷积神经网络（CNNs）的区域建议生成方法（PRN）是通过实例级注释进行训练所得,也是当前全监督目标检测（FSOD）的重要组成部分。由于实例级注释耗时耗力,而图像级注释相比之下更容易收集,因此仅使用图像级注释的弱监督目标检测（WSOD）引起了众多研究者的关注。当前,WSOD依赖于诸如选择性搜索之类标准的区域建议生成方法,这些方法容易生成大量有噪的建议框,导致其存在无法拟合真实的目标对象。鉴于此,基于卷积特征多层融合以及分割引导策略获取高质量建议框,具体而言,利用卷积网络深层信息进行多层融合,以及边缘信息获取初始的候选建议框,然后通过弱监督语义分割的一致性准则,将分割映射分为水平和垂直两个变量得到目标一致性表示,从而提取高质量的建议框。在PASCAI VOC2007数据集上的实验结果表明,该方法在分类和定位检测中展现了优秀的性能,平均精度（mAP）和定位精度（CorLoc）准确率分别达51.0%、71.2%。     

一类线性系统在11次扰动下的极限环分支

利用判定函数法研究了一类线性系统在11次扰动下的极限环分支,证明了这类系统至多产生5个极限环,并给出了正好产生5个极限环的条件,最后给出了一个能产生五个极限环的具体例子。     

多尺度YOLOv5的交通灯检测算法

交通灯检测作为自动驾驶任务中的关键技术,直接关系到智能汽车的行驶安全。针对交通灯尺度小、环境复杂造成的检测困难问题,提出一种多尺度YOLOv5的交通灯检测方法。首先使用复合数据增强方法对模型输入进行增强处理,增加输入的复杂性;然后设计多尺度代替固定尺度训练,均衡模型的学习能力;最后构建多尺度特征融合网络,将4倍、8倍、16倍和32倍下采样信息融合,建立多尺度检测层。为增强特征融合能力,引入远跳链接传递不同级别信息,直接提升了模型对小目标的检测能力。实验结果证明,在采集的数据集上,改进YOLOv5的检测速度最快可达到9.5ms,mAP达到99.8%,相比YOLOv5提高了17%,在Bosch数据集上,mAP增加了6.5%,实现了对交通灯的实时与高精度检测。     

基于关键点的目标检测算法研究进展

随着深度学习技术的兴起,目标检测算法正在经历着变革式的发展。作为深度学习目标检测研究领域中最新的一个研究方向,基于关键点的目标检测算法正在得到越来越多的关注,已成为目标检测的一个重要研究方向。本文在对基于深度学习的目标检测技术进行简要回顾的基础上,着重分析了基于关键点的目标检测方法所涉及的核心技术,并从所采用的骨干网络、特征点、COCO数据库中的检测表现等几个角度对相关方法进行汇总,论述了各类方法的检测性能。最后通过对各类方法进行对比总结出当前关键点目标检测方法存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望。     

基于经济学视野的现代远程教育发展前景探析

现代远程教育是随着现代信息技术发展而产生、发展的新型教育形式。运用经济学中的边际效用、市场需求、序数效用论、预算线等理论和方法,对现代远程教育的市场结构和消费行为两个方面进行分析,可以看到我国远程教育具有良好的发展前景。     

语法学研究的学科对象和语料对象

语法学的研究对象可以分为学科对象和语料对象。学科对象应以句子为研究基点,任务是找出语法单位结构和功能的规律。语料对象是普通话,语法研究应该区分不同层次的普通话语料。例如,口语和书面语就应该分别进行研究,这样才能得出正确的结论。     

论法律关系客体及其价值

法律关系客体是法律关系的三要素之一,是主体之间权利义务得以形成的基础。从法律关系客体的概念出发,分析其与权利客体、权利标的、法律关系标的等相关概念的区别和联系,可看出上述概念是等同的。客体的范围应依传统理论划分为不同类型以发挥区分法律关系及权利的功能。     

基于视频的运动目标检测跟踪模型的应用研究

本文采用了一种运动目标存在情况下的背景重建算法,能较好地抑制外界环境变化带来的影响。该运动目标检测算法通过一定数量帧的学习、统计,找到各坐标点像素灰度等级的分割阈值。在对当前帧图像进行背景差分后,分割出运动目标区域。若存在运动目标,则根据串行边界跟踪算法获得运动目标轮廓。获得边界后,模型将绘制方框显示运动物体,并发出警报。该运动目标检测模型用VisualC＋＋给予实现。     

教育科学概念辨析——关于教育目的和教育目标、教育目的和培养目标两组概念

教育科学学科领域概念混淆的现象普遍存在。我国现代教育理论本为移植西方之行为。中文和西文之间寻找对应词也是一件困难的事情。所以我国教育学学科领域概念混乱现象更值得关注。本文旨在从中文语言学的角度追根溯源,探索教育目的和教育目标、教育目的和培养目标两组概念的区别,以供教育理论研究者参考。     

车前小型障碍物图像检测与分类方法

针对车辆辅助驾驶系统中遇到的障碍物小的特点和对实时性的高要求,提出一种基于卷积神经网络YOLO图像检测算法优化并增加分类计数的方法。通过对小石子和道路坑洞这2种极易引发车辆事故的典型小型障碍物图像建立数据库,针对数据库利用k-Means+优化k值并配置新的锚定值,对取自车载视频的图像进行检测识别。新增的分类和计数算法可快速、直观地获得检测结果,实现驾驶员快速决策的目标。实验结果表明,该方法可对小石子和道路坑洞等小型障碍物有效地检测识别和分类计数,检测速度也满足系统的实时性要求。     

基于视频的车辆违章越线行为检测方法研究

本文介绍了一种基于视频的车辆违章越线行为识别方法.该方法首先利用帧数统计判断当前图像的车道线边界状态,然后根据车道线的不同状态分别采用检测车前部的均匀灰度区域和检测车头复杂边界信息的方法来实现车辆的越线检测.实验结果表明该方法是有效的.     

变性淀粉及其在肉制品中的应用

变性淀粉是天然淀粉经物理、化学或酶处理后,改变了天然淀粉的理化性质而制得的一类淀粉。用变性淀粉代替天然淀粉添加到肉制品中,可明显改变肉制品、灌肠制品的组织结构、弹性、嫩度、保水力、黏着力、口感、多汁性和切片性,提高产品的质量和出品率。     

农村客运网络布局模式与发展政策研究

根据国家建设社会主义新农村的要求,农村客运成为道路客运行业发展重心。农村客运具有不同于城际干线客运的内在规律,应研究与其相适应的发展模式和发展政策。本文从农村客运特性分析开始,提出农村客运网络布局模式,并对其内在经济机理进行剖析,最后推导出适合农村客运发展的有关政策。     

融合高斯混合模型和prewitt算子的运动目标检测

提出一种融合高斯混合模型和prewitt算子的运动目标检测算法.通过高斯混合模型拟合背景信息,利用prewitt算子提取图像的边缘特征信息,将两者融合起来.边缘信息反映了局部区域内容的结构信息,可作为颜色信息的补偿;模型保证了在线更新背景信息时的稳定性和收敛性,同时弥补了目标分割中颜色信息接近时容易导致误判的不足.实验结果表明,与一般高斯混合模型比较,本方法具有较高的分割精度,提高了目标检测的鲁棒性.     

基于双目视觉与树莓派的活体人脸识别装置

人脸识别技术使用时容易受到伪造攻击。针对这一问题,提出一种基于双目视觉获取人脸深度信息,再结合层次分析法实现活体检测的方法,并应用树莓派研制活体人脸识别装置。该装置首先对双目图像进行对应点立体匹配,获得人脸图像的三维深度信息;然后选取人脸特征点,以鼻尖为参考点计算特征点与鼻尖点的深度差值;最后针对真实人脸和伪造人脸的三维特征,对各深度差值赋权,从而构建人脸深度特征以判断是否为活体人脸。实验结果表明,该方法在考虑特殊情况后准确率不低于98%,鲁棒性好。装置简单便捷,硬件开发成本低,功耗小,可移植性好,能满足多数情况下的活体人脸识别需求。     

面镜和透镜的成像规律

本文总结了凹面镜、凸面镜、凸透镜、凹透镜的成像规律,指出了它们之间的联系和区别。