基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别

针对人员交互行为识别存在的多模态数据融合方法导致的识别准确率与模型性能无法同时满足的问题,提出一种基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别方法。将单模态骨架数据引入级联的密集时空图卷积块网络中获得丰富的时空特征信息,提高特征复用率;设计一种增强时空图卷积网络(EST-GCN)单元提高网络对关节点之间的信息表征能力;引入一种运动特征因子衡量肢体不同关节的重要程度,提高模型识别效果。在Kinetics数据集和办案区场景数据集上的实验结果表明,所提出方法在识别效果上具有一定优势,且该方法在模型复杂度及运行效率上具有很好的竞争力。

基于solr的异构数据融合检索技术

针对企业异构数据融合检索的需求,介绍了异构数据整合的常用方法和企业级搜索服务器solr的基本功能,结合xml异构数据整合、中文分词技术和友好的用户界面搭建了基于solr的异构数据融合检索系统,实现了对xml文件的索引和检索,为异构数据融合检索提供了解决方案。

基于聚焦曲面的快速聚焦算法的研究

在大倍率监控摄像机中,聚焦速度对摄像机有着重要的影响。为了提高聚焦速度和聚焦精度,通过对聚焦曲线的分析从而获得聚焦曲面,利用聚焦曲面,在变倍或者移动的同时进行跟焦处理,结合数字图像处理的方法,可以快速实现聚焦。为减小计算量,对分辨率为3840×2160的输出数据进行抽稀放缩,结合放缩后图像特点,使用快速DCT变换进行清晰度评价,从而实现局部小范围精确聚集。基于4K分辨率的33倍光学变焦网络摄像机对提出的算法进行验证,实验结果表明在保证画面清晰的跟焦处理结束后3.7秒内即可完成聚焦。

对汽车HUD的交互设计研究——基于用户的研究与分析

随着HUD逐渐加入提升汽车安全性的行列,HUD的应用也从高端车到低端车得以普及,各厂商对于其设计投入更多成本。本文旨在从用户角度出发分析需求,寻找切入点,研究HUD的视觉交互设计,语音交互设计及手势交互设计,探讨关于HUD的发展方向,以及对未来HUD在智能汽车上的应用和转型。

分组交换技术在战斗网中的应用

窄带分组无线电是本文的主题,它把分组交换技术引入了前沿阵地的通信系统。本文介绍了RSRE的16kbit/s的分组无线电系统的信道入口,网络管理及信号处理设备等。

基于Android的实时警用视频监控系统

目前,智能移动设备的不断普及和网络视频监控系统的快速发展,人们对视频监控的要求越来越高,手机视频监控不受空间上的制约,满足多元化的要求。文章基于实际项目,提出了一种基于Android平台的警用移动视频监控系统方案。该系统由远程视频采集端、视频流服务器及移动监控终端构成,采用开源的多媒体框架FFmpeg对视频进行H.264编解码,采用RTP/RTCP协议来传输视频数据,并添加人脸、车牌识别等模块。经过测试证明该平台能很好地实现移动视频监控的功能,满足项目需求,服务公安警用实战。