一种改进的MTCNN和FaceNet人脸检测及识别算法研究

MTCNN和FaceNet的人脸识别算法是较为常用的算法,但由于各种因素使得识别准确率较低。为了保障基于MTCNN和FaceNet的人脸检测识别系统更好地解决传统安保人工蓝控模式带来的资源浪费及效率低下等问题,提出了一种改进的MTCNN和FaceNet人脸检测及识别算法。在现有的MTCNN和FaceNet人脸检测及识别算法的基础上,针对夜晚图像出现的大量噪点,使用两次中值滤波进行快速去噪,降低噪点导致的误检率,从而提高图片识别准确率;并将改进前后的算法分别对同个人脸数据集进行检测识别,比较改进前后算法的准确率和召回率,可验证改进后算法的优化有效性。     

传导骚扰超标的几种常用整改方法

本文针对EMC测试中常见的传导发射测试,结合几个实际的产品整改案例,归纳思路,总结传导测试不合格的整改方法,试图找出深层、较为共性的原因,为企业在进行产品设计和通过测试时提供参考.     

近场地震动估计中高、低频地震动的叠加

研究了近场地震动场估计中高、低频地震动叠加过程中的4个问题,分别是高频地震动位移和速度时程的计算方法、滤波与微分或积分的顺序、叠加与微分或积分的顺序以及传递函数与叠加的顺序问题。最后,基于这4个问题的分析研究,提出了一个适合大型工程场地地震动估计的高、低频合成方案,该方案能在确保结算结果精度的同时最大程度地节省工作量。     

抗差自适应Kalman滤波在动态变形监测中的应用研究

抗差自适应Kalman滤波算法中,抗差等价权矩阵和自适应因子的计算,要求观测信息具有多余观测量且准确可靠,但在动态变形监测应用中,通常滤波观测值仅为三维坐标且存在较强噪声和粗差的影响.为此,先对该算法中的自适应因子和抗差等价权矩阵的计算进行研究和改进,然后计算了某高速公路边坡的GPS动态监测数据.结果表明,抗差自适应K...     

判决反馈自适应滤波应用于CDMA系统中的单频干扰抑制

针对扩频接收机中窄带干扰抑制中已有结构和算法的优缺点，提出一种在滤波器输入和权值修正中均利用判决值的判决反馈方案，并对常规、采用软判决和采用硬判决三种情况的单边预测型结构和常规最小均方误差（ＬＭＳ）算法、可变步长ＬＭＳ（ＶＳＳ）算法和变步长变动量因子ＬＭＳ（ＶＳＶＭＳ）算法三种算法进行了计算机模拟。结果表明，此判决反馈方案对抑制单频干扰在性能上比已有结构有明显改进，且软判决比硬判决性能略优，算法以     

高压输电线路双端测距修正算法研究

当非线性负荷的线路发生故障时,常规方式故障测距往往误差很大,不利于故障判断。本文提出一种基于双端不同步数据,从滤波算法分析、线路参数在线测量方面进行修正的高压输电线路双端测距修正算法。仿真结果表明:该算法测距准确、可靠、稳定,能够满足现场运行需要。     

近岸海域水色异常遥感监测方法研究

水体颜色是判断水体质量的重要依据,利用遥感技术检测水色异常是进行水质评估和水体污染监测的重要技术手法。基于盐城市废黄河入海口处的GF1-WFV影像数据,利用遥感影像自身光谱特征来构建水色异常判断函数,对研究区域的水色异常进行快速提取和定位,并比较分析了基于单景影像特征和多景影像特征设置判断阈值的提取结果。研究结果表明：该方法完全基于遥感影像光谱特征,可有效提取出未知类型的水色异常信息;与基于单景影像设置的判断阈值相比,基于双景影像设置的判断阈值更合理、更适用,提取速度更快,提取范围更精确,Kappa系数为0.80;另外,采用合适窗口大小进行均值滤波处理能有效防止提取结果细碎和斑块化。     

现代统计信息分析在安全工程方面的应用——卡尔曼滤波器基本知识

卡尔曼滤波器是现代控制理论中的一种最优理论,其目的是从大量偶然干扰中筛取主导因素,以对事物变化规律作出正确的估计。介绍了卡尔曼滤波器的基本思路及原理,以及在安全工程中使用卡尔曼滤波器时应注意的问题。     

基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法

我国地震灾害频发,快速确定压埋人员的准确位置成为震后救援工作的一大难点。文中提出的基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法,通过在模拟的震后压埋环境周边分别部署WiFi探针和蓝牙网关,采集压埋人员携带的智能设备发射的信号接收强度(received signal strength indication, RSSI)数据,利用高斯-卡尔曼混合滤波对RSSI数据进行预处理,建立基于震后压埋环境的无线信号距离损耗模型,采用改进的加权质心定位算法解算压埋智能设备的坐标,通过评估WiFi和蓝牙定位结果可信度确定最终的定位结果。实验结果表明：单一的WiFi定位技术和蓝牙定位技术的平均定位精度分别为0.917、0.867 m,而WiFi-蓝牙混合定位技术的定位精度为0.541 m,相对于单一的WiFi和蓝牙定位技术,定位精度分别提高了41%和37.6%。     

人口规模预测的GM(1，1)模型应用初探

本文以山东省人口统计数据为依据,运用灰色系统理论探讨和分析了灰色建模基础数据的前滤波作用对模型精度的影响。结果表明,前滤波可极大提高模型预测值的精度