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Gaoya dianqi, 2022 高压断路器合分闸线圈电流中含有大量信息，监测和分析线圈电流信号对于高压断路器故障检测和诊断意义重大。文中提出基于变分模态分解的方法提取线圈电流特征值，采用变分模态法分解断路器合分闸线圈电流信号，并对所得到的经验模态分量求其中心频率，根据频谱中峰值所对应的时间点，提取线圈电流信号的特征值。实验结果表明：使用该方法能够准确且有效地提取合分闸线圈电流信号的特征值。
庄瑞锋, 陈丽安, 肖梁贤
doaj
Research onHOG and SVM Based Car Detection Method [PDF]
, 2015 智能交通的理念是二十世纪早期被人们所提出的，随着城市建设日益发展，智能化的交通监控越来越被人们所需要，可以说它是科技发展所带来的必然产物。车辆检测系统智能交通的非常重要构成部分，它是利用图像处理的一些技术来获取信息并做出进一步分析从而进行判断的，对交通检测的自动化管理起到很大作用。它首先通过架设在交通路面上的监控设备实时的拍摄路面信息，然后将这些所拍摄的画面传送给车辆检测系统，系统对其进行分析并得出结果，再把结果送给交通管理中心，管理中心通过这些分析结果对交通进行实时的控制与管理 ...
韩志刚
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Cross-scenario clothing retrieval based on multi-level features(基于多层次特征的跨场景服装检索)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2019 针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题，提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先，通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息；然后，在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数，增大对类间负样本对的惩罚以减轻过拟合；最后，融合类别公共特征和域特定特征并通过类别判断进行辅助检索。分析和实验结果表明，新算法对跨场景服装检索的准确度要优于当前前沿的方法。
LIZongmin(李宗民) +2 more
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Research on Scene-specific Pedestrian Detection Method Based on Deep Learning [PDF]
, 2015 行人检测一直是计算机视觉中，尤其是目标检测领域的研究重点。而由于环境的时变性和多样性，不同场景之间样本不满足同分布，普通场景下训练得到的检测器直接应用到某一特定场景时性能会急剧下降。基于这样的背景，本文依据场景的复杂程度不同提出了两种对应的解决方法，主要工作和创新点如下： 1）当背景比较简单时，容易获取样本的标定信息，本文提出了一种快速的行人检测算法，首先基于结构化局部边缘模式计算样本特征，然后通过积分图技术快速计算分类器分数，从而使得检测过程更加高效 ...
袁德东
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Research on Semisupervised Classification for Hyperspectral Image Based on Spectral-Spatial Feature [PDF]
, 2015 高光谱遥感图像分类是图像研究领域的新热点问题，具有广泛的应用前景。随着近年来关注度的持续上升和研究投入的不断增加，已经取得一定的技术成果。然而，由于高光谱遥感图像本身的特殊性，使得其分类技术存在着维度高而训练集小、信息冗余、混合像素多等问题。针对这些问题，本文开展了基于谱域-空间特征的半监督高光谱图像分类方法研究，主要研究工作及创新点如下： 1.为了充分利用目标像素点的空间信息，提出将谱域和空间信息相结合的特征。目标像素点的空间信息包括：空间邻域像素点光谱信息和目标像素点自身空间位置信息 ...
尤雅萍
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Research on Personalized Music Recommendation Algorithm Based on Tag Information [PDF]
, 2015 近年来，随着移动互联网和流媒体技术的发展，数字音乐已被越来越多的人接受，且越来越流行。传统的音乐索引技术主要是利用关键字进行查询，然而面对如今互联网上的海量音乐数据，用户要找到喜欢的音乐如同大海捞针。在移动互联网时代，人们的生活节奏很快，设备随时随地都可以接入网络，用户在日常工作、学习或是运动中都有听音乐的习惯。面对浩瀚的音乐库，个性化音乐推荐可以帮助用户快速、准确的找到符合自己兴趣的音乐曲目，这也是目前的音乐推荐技术关注的重点。 相比于传统的商品推荐，音乐推荐除了要考虑音乐与用户之间的关系 ...
刘杰
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Research and Application of Face Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks [PDF]
, 2016 人脸识别是计算机视觉领域中研究的热点之一，不仅是因为以自然脸为研究对象是非常有挑战性的，而且有很多应用需要将人脸识别作为第一步。近年来，随着智能手机的普及，每天有成千上万的照片被上传到社交网络平台，如微博、微信等等，其中包括大量的人脸照片。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。本文以深度学习的方法在人脸识别中的研究与应用为研究对象。 论文首先介绍了研究的背景和意义 ...
万经勇
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Design and Implementation of Hot Topics Discovery System Based on Micro-Blog [PDF]
, 2016 微博已经成为当今社会新一代的媒体标志，因其短暂的发展历程所展现的迅猛之态，引发了众多学者的研究热情。如何在海量微博文本中更快更精确地挖掘数以亿计的用户所讨论的热点话题，具有较强的社会意义和现实意义，因而成为了许多学者们关注的焦点，能够实现对舆论的监控与引导，达到新闻发布的针对性目标。 本文首先采用基于分隔符的方法采集微博原始数据，之后采用具有优秀降维能力，且能挖掘文本潜在语义的LDA模型发现微博文本集中隐含的话题。原始LDA模型需要人为设定话题的个数，难以应用于真实微博数据中。为了能够自适应识别话题数目，
陈晶晶
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Research on Feature Extraction for Face Color and Shape Classification for TCM Observation [PDF]
, 2017 在国务院发布的“中医药发展战略规划纲要（2016—2030年）”的指导下，近年来，我国中医信息处理技术研究开始有了新的发展，中医四诊的客观化与智能化研究也引起了广泛的关注。面诊作为中医临床必察之项，即通过目视观察患者面部状态判断内部脏腑器官的病变情况，主要依赖于医生的主观定性诊断。本文将计算机视觉技术与传统面诊理论结合起来，使用信息技术辅助手段从定量角度对面诊进行客观化研究。 本文所研究的内容围绕面诊领域中人脸颜色和形状特征提取两方面展开，主要工作有以下两项： （1 ...
上官文娟
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Gaoya dianqi, 2018 根据目前基于100 MS/s超宽带检测实现多局放源识别和干扰抑制依据的局部放电波形特征提取及分类,指出实现此系统的关键技术为脉冲群波形的快速特征提取。其一般通过对脉冲群时、频域波形进行非线性映射,形成特征参数的2D平面或3D空间,再进行无监督聚类分析即可实现局放源间和噪声源的分离。针对目前应用较多的等效时频法,提出了时频自相法和时频熵法,基于指数模型和蒙特卡洛法产生仿真脉冲群,对上述3种时频算子进行了特征参数2D平面和3D空间的可分类性评定。可分类性测度值表明 ...
魏本刚, 姚周飞, 贺林, 李悦
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