一种基于场景规则与深度卷积神经网络的行人检测方法

深度卷积网络是解决分类问题的一种有效手段,但行人检测任务并不能通过分类来直接实现.为了在行人检测问题中进一步发挥深度卷积网络的优越分类性能,在实拍场景下,针对平直道路的情况,提出了一种基于摄像机安装位置和摄像机参数的感兴趣区域分割方法,合理利用先验知识和规则,对行人在图像当中可能出现的位置,以及不同位置上行人的尺度大小给出限制,从而系统仅对可能发生危险的区域进行搜索,避免了传统方法中多尺度遍历搜索整副图像的弊端.在此基础上,将危险区域所得的候选目标窗口作为待检测样本传送到构建好的深度卷积网络中进行分类,完成行人检测任务.实验结果表明,所研究的算法在一定距离内达到了预期的检测效果.

基于空间网格细分的不规则场景的光线跟踪

针对不规则场景中光线跟踪算法绘制速度慢的问题,在深入学习和比较近些年的光线跟踪加速算法的基础上,提出了一种改进的网格细分的光线跟踪算法。首先,设置矩形场景包围盒,剔除对场景没有影响的外部光线,进而简化求交运算;其次,采用新方法创建空间网格,该方法可使空间单元数量和存储空间复杂度都限定在一定范围内;最后,对网格进行细分,这一步骤消除了传统空间网格算法忽略部分空白区域对加速效果产生的不良影响,极大完善了传统空间网格算法。通过实验证明,该方法能有效提高光线在空白空间的穿行速度,不仅提高了时间效率,而且减少了空间开销。

《个人信息保护法》知情同意规则的适用

科技的发展使得知情同意规则面临虚置的风险,如何进一步完善知情同意规则是亟需解决的难题。对于个人信息的保护需要转换思路进行动态化的保护,场景规则是一种动态化的分析框架,即在不同的场景对个人信息的处理行为进行风险评估并划分等级,是动态地保护个人信息的方式,最大程度地兼顾信息用户和个人信息处理者的利益;在涉及公共利益时,把比例原则作为补充性规定减少利益冲突。知情同意规则重在保护用户的信息自决权,对于隐私协议需要求个人信息处理者增加对风险程度的告知义务,使用户提前知悉相应个人信息处理行为的潜在风险,完善用户行使信息自决权的基础。当个人信息处理者对个人信息进行处理活动或与第三方主体数据共享时,通过引入追踪反馈制度,即个人信息处理者需要及时记录用户个人信息的流转情况,并将所追踪到的个人信息流转情况向用户反馈,保证用户能充分知情。

保护层分析应用规则研究

为了确保保护层分析(LOPA)结果的客观性和可靠性,对LOPA的应用规则进行了探讨。按照LOPA应用的基本程序,对场景筛选、确定初始事件、独立保护层评估、场景频率计算、风险决策及后续跟踪等的相关规则进行了阐述。企业在应用LOPA时,应严格按照这些规则进行。

普惠金融背景下金融替代数据的征信边界研究

近年来,随着数字经济的快速发展,互联网和大数据等新技术在征信领域广泛应用,大量有效“替代数据”被采集、分析和应用于判断企业和个人信用状况,征信已突破传统借贷信息共享的范围。然而,基于《中华人民共和国个人信息保护法》实施情况,面对征信机构利用大数据不当搜集个人金融替代数据的现状,理应尽快厘清金融替代数据的征信边界以保护信贷主体的金融信息权益。基于此,文章认为:应遵循《中华人民共和国个人信息保护法》的基本原则,把满足“依法采集、用于描绘信用画像、服务普惠金融大局”三要素的金融替代数据整体纳入征信监管中,明晰金融替代数据的分级分类管理制度,并结合情境脉络完整性理论细化金融替代数据应用的场景化规则,并构建以诚信原则为核心、征信主体与信贷主体共同参与征信活动的良性互动机制。

计及DR的电-气综合能源系统的鲁棒优化调度

针对在电-气综合能源系统中新能源渗透率高和系统间耦合性能低等情况,提出一种电-气综合能源系统鲁棒优化模型,以提高新能源的消纳和加强电、气能量之间灵活转换。通过建立考虑价格约束系数的电-气需求侧负荷响应模型,并采用二阶锥和McCormick法将原始混合整数非线性模型转化为线性模型,利用场景筛选规则加入新能源的不确定性,采用修改的IEEE33节点电力网和比利时20节点天然气网络互联系统,分析比较该模型的利润、电转气能力和弃电率,以及系统的鲁棒性等,验证了模型在消纳新能源和加强电-气耦合性上的优势,并能更好应对新能源的波动性。