基于YOLOv4和HOG的闭环检测算法

传统的视觉SLAM闭环检测算法大多采用手工设计的图像特征,适用于室内静态场景但在复杂场景下的准确性不高。为此,在卷积自编码器网络模型基础之上设计了一种新颖的闭环检测算法。首先针对场景中可能会出现的动态物体干扰,使用重训练的YOLOv4目标检测算法对原始图像进行动态物体去除。此外,利用定向梯度直方图(HOG)提供的几何信息和照明不变性,迫使编码器重建HOG描述符而不是原始图像。最终将训练完成的网络用于输入图像的特征提取,可以使算法适应场景外观的极端变化。

信息系统项目的人力资源管理分析

现代化企业管理工作中,人力资源管理是信息系统项目管理的重要组成部分,其管理效果直接关系到项目的成功与失败。由于信息系统项目建设规模庞大,涉及内容广泛,有必要结合银行实际业务范围与发展需求提出相应的人力资源管理对策,了解信息系统项目内容,指出人力资源管理现存的问题,通过加强集中管理、完善人力资源管理过程、统一标准、加强资源整合,发挥人力资源管理在项目管理期间的积极作用。

新时期防控银行金融风险促进实体经济发展的研究

金融风险防范,是确保经济稳定运转的前提,也是社会经济体制变革创新的主要方面,具有阶段性、基础性、关联性等特征。基于此,本文以银行的风险分析为例,着重探究新时期关于防控银行金融风险,促进实体经济发展的策略,以达到促进银行经济管理结构整合,引导实体经济创新的目的。

针对二连杆机械臂控制的DDPG算法研究

深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)在连续控制问题中具有良好的表现。针对二连杆机械臂的运动控制问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的控制方法。为了提升模型的收敛速度,结合了多目标学习的方法,使机械臂可以从已到达的位置获取奖励,同时还改进了DDPG算法的经验回放机制,根据样本的重要性程度分类存储,网络模型训练时优先选择重要性程度高的样本。实验结果表明,结合多目标学习方法和分类经验回放方法的DDPG算法具有更好的性能。

面向动态物体场景的视觉SLAM综述

针对当前机器人导航、自动驾驶等领域中的热点问题——面向动态物体场景的视觉SLAM(同步定位与地图构建)——进行了综述.根据动态SLAM在定位与建图时对动态物体的不同处理方式,划分了3个研究方向:动态鲁棒性SLAM与静态背景重建、非刚性动态物体跟踪重建、以及移动物体跟踪与重建.对这3个研究方向分别进行了综述,并重点介绍结合了深度学习的动态SLAM方法.最后,展望了动态SLAM的未来发展方向.