简介：近年来随着深度学习技术的引入,基于深度学习的人脸识别算法的性能得到了极大的提升.基于深度学习的人脸识别算法通常需要大规模的人脸数据作为训练集,但是制作一个大规模的人脸识别数据集,需要耗费大量的人力物力.为了在训练数据有限的条件下进一步提高人脸识别算法识别性能,特提出两种训练样本增强的方法：一是基于三维可形变人脸模型,根据单张人脸图像生成其对应的多姿态人脸图像;二是基于人脸关键点检测技术,根据单张人脸图像生成其对应＂戴眼镜＂人脸图像.通过这两种样本增强方法,对有限的训练样本进行扩充,从而有效提升了人脸识别算法的性能.

简介：在某SUV样车2挡加速过程中,当发动机转速为2000~2600r/min时存在明显的车身横摆现象,严重影响乘坐舒适性。通过对道路上的车内驾驶员座椅导轨进行振动测试,采用频谱分析、阶次分析、对比分析等方法对低速车身横摆产生的原因进行了研究,确定该车身横摆是由驱动轴布置角度大、万向节轴向派生力大引起的。经过控制内球笼滑道与三球销配合间隙和换用润滑效果更好的润滑脂,降低了万向节轴向派生力。改进后,道路试验结果和主观评价结果均表明车身横摆得到明显改善,对低速车身横摆问题的排查和解决有一定参考作用。

简介：互联网交通管理综合服务平台的广泛部署应用提高了公安交通管理部门的工作效率、缩短了人民群众的业务办理时间。人脸识别在众多领域的成功应用为其在公安交通管理行业对用户身份进行验证奠定了基础。本文阐述了目前实名认证注册方式存在的问题以及人脸识别在公安交通管理行业的研究背景和意义，概述了人脸识别的概念和主要流程，重点介绍了人脸检测、特征提取以及特征比对，分析描述用户使用“交管12123”APP客户端免登陆扫描二维码进行人脸识别的系统架构、业务流程、系统接口设计等内容，实现了人脸识别在公安交通管理平台中的实际应用。

简介：气液两相流流型识别对石油和化工等工业生产安全性具有重要作用.目前,基于数学模型的流型识别技术成为了主要的发展趋势.本文在超声波法气液两相流流动规律研究基础上提出了一种基于符号动态滤波的流型识别方法.在垂直管道中对纯水、泡状流、弹状流和环状流四种流型进行了实验.经过对实验数据进行分析处理,结果表明该方法可以有效运用于流型识别,从而为气液两相流流型识别的研究提供了新的思路.

简介：道路交通事故处理中，通过制造道路交通事故骗取保险的案例在现实生活中时有发生，此举扰乱了正常经济、社会秩序。本文介绍了利用制造交通事故伪造现场骗保案件的特点，并结合实际案例介绍了利用痕迹检验识别骗保案件的方法，最后对如何防范利用制造交通事故骗保违法行为提出建议。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：同步带是普通FDM3D打印设备普遍采用的传动定位部件,同步带失效会直接对打印产品质量造成影响.利用声发射（AE）传感器监测3D打印过程中同步带不同健康状态下的声发射信号,利用集合经验模态分解（EEMD）方法提取其信号特征,并通过隐半马尔可夫模型（HSMM）方法构建针对同步带健康状态的识别模型,进而对同步带正常、磨损和裂纹等三种健康状态进行识别,通过实验表明该方法是可行的.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

简介：为了克服图像模式识别中的噪声干扰,提出了一种具有感知功能的蚁群算法获得最终检测的边缘信息。改降低了迭代的游走以及初始随机分布里面一些没有意义的运算,使系统运算更加快捷,极大的提高了运算的效率。同时使用感知区域对蚂蚁的游走方向进行了引导和限制,降低了蚂蚁陷入局部而无法走出的可能性。通过对比两种算法进行仿真实验时的运行速度可以发现传统蚁群算法的速度比SACO慢很多。

简介：针对微生物快速检测的需求,基于生长时间光谱法设计了大肠菌群快速检测仪器.根据大肠菌群指数生长期与大肠菌群浓度的关系来计算大肠菌群初始浓度;采用分光光度法对大肠菌群的指数生长时间进行检测;通过实验确定了625nm作为分光光度检测波长;设计了基于双积分球的仪器光路结构,提高了仪器对透过率的测量稳定性,采用样品从实验开始时的初始透过率降低至初始透过率的70%时所需时间作为生长时间,显著降低了检测所需时间,对大肠菌群100cfu/mL的检测,只需要276min.建立了大肠菌群的生长时间与大肠菌群初始浓度的数学模型.设计实验评价了本方案平行样标准偏差小于12.61%;与滤膜法进行比对,相关系数0.979.