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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 主成分分析

基于改進(jìn)型多粒度超圖的行人序列重識別

  • 摘 要：近年來，跨攝像頭行人識別成為研究的一個熱點，利用深度學(xué)習(xí)可以快速地識別行人，并以此為基礎(chǔ) 進(jìn)一步研究跨攝像頭行人重識別。多粒度超圖同時利用視頻序列中的空間和時間線索，大大提升行人重識別的 識別率，但是多粒度超圖算法計算量比較大，識別速度較慢。因此，本文提出了一種改進(jìn)型多粒度超圖算法， 通過與多粒度超圖模型試驗對比，結(jié)果表明，改進(jìn)型多粒度超圖算法在保證識別率不降低的情況下，識別速度 明顯提升。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；多粒度超圖；主成分分析0 引言隨著深度學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識
  • 關(guān)鍵字： 202210  行人序列重識別  多粒度超圖  主成分分析  

基于ARM11的旅游車輛監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計

  • 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，旅游業(yè)蓬勃發(fā)展。對旅游車輛的監(jiān)控與管理成為一個不容忽視的問題。近年來，各式各樣的旅游車輛監(jiān)管系統(tǒng)相繼出現(xiàn)
  • 關(guān)鍵字： 嵌入式系統(tǒng)  人臉識別  Linux  主成分分析  

應(yīng)用手機GPS數(shù)據(jù)預(yù)測交通流速度

  • 準(zhǔn)確估計交通狀況，定位交通擁堵是方便人們出行的重要一步。利用手機GPS信息，預(yù)測交通擁堵具有很廣闊的應(yīng)用前景。本文采用基于主成分分析的多元線性回歸的方法構(gòu)建預(yù)測模型，利用GPS定位數(shù)據(jù)對短時交通流速度進(jìn)行預(yù)測。實驗結(jié)果表明，基于手機GPS數(shù)據(jù)所構(gòu)建的回歸模型能夠?qū)煌魉俣冗M(jìn)行有效的預(yù)測。
  • 關(guān)鍵字： 手機GPS數(shù)據(jù)  交通流預(yù)測  主成分分析  多元回歸  201607  

提高CO傳感器抗H2干擾能力的研究

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