摘要 本发明公开了一种结合时空和网络一致性的摄像机网络行人重识别方法,对图像进行摄像机对的行人重识别;对摄像机网络和行人之间分别找到距离和时间差信息,对摄像机对确定距离后对行人速度进行估计并给出一先验值,并以此推出时间差应满足的分布,再结合实际的时间差确定该如何修正相似性分数。得到修正项之后通过一...
1.一种无监督聚类与时空域深度网络相结合的篮球视频群体行为识别方法,其特征在于,包括以下步骤: 1)运动场特征表达 运动场是运动信息表示和结构化数据建模的理想数据形式;用光流来表示运动场;PWC-Net估计的光流场包含两个通道,分别表示水平方向(x方向)和垂直方向(y方向)对应的像素位移;设计运动特征直方图特征来描述运...
战略思维需立体多维视角,时空网络有机相连,包容多样辩证结合 14小时前 1021|04:31 战略思想决定战略性质,人类思维分为三层次,战略需有立体思维 01-24 6940|02:45 战略酝酿基于大局谋划,中方定调“东升西降”,而美国拒绝接受 3评论01-20 推荐视频 1056|00:56 漓江绕桂林城而过,起到了护城河的作用,能够有效防止...
战略思维需立体多维视角,时空网络有机相连,包容多样辩证结合 #热点 - 苏浩教授于20250128发布在抖音,已经收获了515.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
基于华为数字底盘引擎HUAWEI XMC时空推理悬架网络,结合融合感知预测网络构建空间模型,AI推理最优悬架调节组合策略,厘米级感知预测、毫秒级AI推理、毫秒级精准调节,颠覆传统悬架的体验让前行道路如履平地,越开越舒适。针对复杂颠簸路况高速过坑场景,时空悬架推理网络实现的凌波微步可以大幅减少轮胎受到的冲击力,冲击力较其他...
本发明涉及时空轨迹预测技术领域,具体涉及一种结合时空因素和基于图神经网络的LSTM轨迹预测方法,获取用户的签到数据;数据预处理:根据用户的平均签到数量和社交关系情况进行筛选;划分位置域,并采用聚类方法将同一位置域的用户赋予相同的位置标签;将时空因素引入门控机制,采用长短时记忆神经网络LSTM和历史轨迹序列学习用户的移...
Experimental results show that the proposed algorithm is stable and robust for real-time performance.%本文所提算法是一种卷积神经网络与时空上下文结合的目标跟踪算法.将卷积神经网络算法融入时空上下文算法框架下,使得跟踪系统整体的鲁棒性有显著提高.引入Kalman滤波来处理目标被严重遮挡时,跟踪框容易漂移的问题....
网络学习空间是基于网络的一种支持学生探究学习的平台。在初中道德与法治教学中,通关网络学习空间的建立,教师可以引导学生突破时空的局限,突破课堂教学的限制,真正实现学生的个性化学习,实现以学生为主体以及学习目标的精准定位。即学生可以结合网络学习空间进行随时随地的交流,及时针对一些时事政治内容发表自己的看法,从而促使...
一种结合了多图融合的自适应时空神经网络交通预测模型.pdf,本发明提出一种结合了多图融合的自适应时空神经网络交通预测模型。首先考虑DTS三种空间依赖关系,构建初始邻接矩阵。其次,采用图生成模块与预测模块交替训练的方法,并在训练过程中设计了性能良好的损失函数,使得
针对现有模型特征提取不充分以及单关节特征建模单一的问题,本文提出分层残差结构的时空图卷积网络模型Res2-STGCN.将原网络中的7层顺序结构的时空图卷积模块GT构造为分层残差结构GT-Res2Net,旨在不增加负载的前提下更细粒化提取多尺度特征以提升模型精度.针对Res2-STGCN在提取骨架信息多尺度特征的过程中,多层混合卷积...