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一種改進(jìn)的RefineDet多尺度人臉檢測方法

針對車站,、商場等大型場所中客流量大,、背景復(fù)雜等原因?qū)е露喑叨热四槞z測精度低的問題,，建立了一種基于RefineDet多層特征圖融合的多尺度人臉檢測方法。首先利用第一級網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取并在不同尺度的特征圖上粗略預(yù)估人臉位置,；然后在第二級中通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)將低層特征與高層特征融合,，進(jìn)一步增強(qiáng)小尺寸人臉的語義信息；最后,，通過置信度和焦點(diǎn)損失函數(shù)對檢測框進(jìn)行二次抑制,，達(dá)到邊框的精確回歸。實(shí)驗(yàn)中將人臉候選區(qū)域的寬高比只設(shè)置為1:1,，以此來降低運(yùn)算量并提高人臉檢測精度,。在Wider Face數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法能有效檢測不同尺度的人臉,，在Easy、Medium,、Hard 3個子數(shù)據(jù)集上測試結(jié)果分別為93.4%,、92%、84.4%的MAP,，尤其對小尺寸人臉的檢測精度有明顯提高,。

發(fā)表于：2019/8/1

圖像去模糊系統(tǒng)頻域優(yōu)化設(shè)計

在實(shí)際應(yīng)用中，模糊圖像清晰化處理難以在空域?qū)崿F(xiàn),，為此需對圖像進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換,，在頻域中實(shí)現(xiàn)圖像去模糊。采用FPGA開發(fā)平臺“硬件”實(shí)現(xiàn)圖像處理,，實(shí)時性強(qiáng),，但消耗資源過多，執(zhí)行效率低,。針對此問題,，提出了一種“軟硬結(jié)合”的設(shè)計方案，以DE1-SoC開發(fā)板為硬件平臺，在FPGA中配置Frame Reader,、SDRAM,、混合器、頻域轉(zhuǎn)換模塊等,，并映射到HPS中,，HPS利用HPS-FPGA總線訪問SDARM，獲取模糊圖像頻譜圖,。利用Linux C編程在HPS中對模糊圖像頻譜圖進(jìn)行模糊尺度及角度估計,，得到點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF,并利用經(jīng)典復(fù)原算法進(jìn)行復(fù)原，實(shí)現(xiàn)圖像盲去模糊,。系統(tǒng)應(yīng)用基2-DIT-FFT對圖像的行列依次進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換,，相比于固有IP核及通用頻域轉(zhuǎn)換模塊，提高了圖像頻域轉(zhuǎn)換精度,，減少硬件資源消耗,。

發(fā)表于：2019/7/15

庫克否認(rèn)蘋果壟斷是怎么回事,？庫克否認(rèn)蘋果壟斷說了什么

6月4日消息，受可能遭到美國司法部或美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會反壟斷調(diào)查媒體報道的影響,，谷歌母公司,、亞馬遜、臉書和蘋果股價紛紛收跌,。蘋果公司首席執(zhí)行官蒂姆庫克在接受CBS新聞采訪時表示,，該公司在全球智能手機(jī)市場的非主導(dǎo)地位證明它不是壟斷者。

發(fā)表于：2019/6/5

BIM在國內(nèi)建筑業(yè)的應(yīng)用

發(fā)表于：2019/5/21

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的功能安全

功能安全是諸多行業(yè)整體安全策略的一部分,，其目的是將對人或作業(yè)設(shè)備造成傷害的概率降至可接受的范圍以內(nèi),。近年來，人們對系統(tǒng)功能安全的要求顯著增長,。從核電站到醫(yī)療設(shè)備,，無故障系統(tǒng)已成為部分應(yīng)用的理想選擇，也是其他應(yīng)用的必備條件,。例如,，在傳感領(lǐng)域，獲取的數(shù)據(jù)如果不正確或遭到損壞,，結(jié)果可能具有破壞性,，甚至可能致命，具體取決于系統(tǒng)和所涉及的風(fēng)險級別,。

發(fā)表于：2019/4/4

深挖數(shù)據(jù)紅利,，英特爾與產(chǎn)業(yè)加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)落地

2019年3月28日,，北京——以“萬有IN力,，數(shù)立未來”為主題，“2019英特爾中國媒體紛享會”今天舉行,。英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭,、英特爾公司市場營銷集團(tuán)副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理王銳、英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)發(fā)表演講,，闡述如何深挖數(shù)據(jù)紅利以推動產(chǎn)業(yè)增值和升級,，呈現(xiàn)英特爾全方位技術(shù)和創(chuàng)新實(shí)力，強(qiáng)調(diào)英特爾與產(chǎn)業(yè)伙伴共同加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)落地,。

發(fā)表于：2019/3/28

基于FPGA的圖像自適應(yīng)加權(quán)均值濾波設(shè)計

針對CMOS圖像傳感器采集圖像過程中的噪聲預(yù)處理問題,，提出一種在FPGA中實(shí)現(xiàn)的可配置的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波模塊設(shè)計方案。該模塊通過檢測濾波窗口內(nèi)不同方向的方差來確定紋理方向,，從而自動生成相應(yīng)的加權(quán)系數(shù),，可以對寬度不超過4 094像素的圖像進(jìn)行流水線式的加權(quán)均值濾波處理，達(dá)到去噪保邊的目的,。最后經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，當(dāng)圖像寬度為2 048時，輸入輸出延時僅為42.04 μs,，滿足實(shí)時性要求,，且濾波后的圖像噪點(diǎn)明顯減少，紋理邊緣毛刺消失,，能較好地改善圖像質(zhì)量,。

發(fā)表于：2019/3/20

Trinamic用于BLDC電機(jī)的增量編碼器

監(jiān)控驅(qū)動器不僅可以提高應(yīng)用程序的效率，還可以告訴您它們所處的狀態(tài),。隨著第四次工業(yè)革命的推進(jìn),，預(yù)測性維護(hù)將在智能IC和編碼器的推動下變得越來越重要,。

發(fā)表于：2019/3/15

AI芯片初創(chuàng)公司的商業(yè)模式選擇

AI芯片在2019年落地的重要性已經(jīng)毋庸置疑,，那么，對于AI芯片公司,，接下來關(guān)鍵問題就是如何在2019年實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的規(guī)模商用,？哪種商業(yè)模式是更好的選擇？

發(fā)表于：2019/2/4

50億蜂窩物聯(lián)網(wǎng)模組，NB-IoT將貢獻(xiàn)一半,？

近日，知名研究機(jī)構(gòu)Counterpoint發(fā)布了名為《基于應(yīng)用和技術(shù)的全球物聯(lián)網(wǎng)蜂窩模組追蹤和預(yù)測：2009-2025》調(diào)研報告,，全面深入的分析了全球物聯(lián)網(wǎng)蜂窩模組市場的近況,，并對未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：2019/1/31

專欄征稿 |太赫茲技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用-2019年7月刊

太赫茲波是指頻率介于0.1~10THz之間的電磁波,，其波長范圍為 0.03~3 mm,，介于微波與紅外輻射之間。20世紀(jì)90年代以前,，人們對太赫茲波的認(rèn)識非常有限,。近年來，隨著激光技術(shù)和半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展,，為太赫茲脈沖的產(chǎn)生提供了穩(wěn)定,、可靠的激發(fā)光源，太赫茲技術(shù)的研究得到蓬勃發(fā)展,。太赫茲波在天文,、生物、化學(xué)等領(lǐng)域有著非常重要的學(xué)術(shù)和應(yīng)用價值,，尤其在軍事和安全領(lǐng)域,，太赫茲技術(shù)更是有著廣闊的應(yīng)用前景。太赫茲技術(shù)被美國評為“改變未來世界的十大技術(shù)”之一,，我國政府機(jī)構(gòu)和科研院校也是高度關(guān)注,，已建立起幾十個THz研究中心(實(shí)驗(yàn)室)?！峨娮蛹夹g(shù)應(yīng)用》雜志擬于2019年第7期（7月6日出刊）推出“太赫茲”主題專欄,，現(xiàn)特面向國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜摇W(xué)者,、工程技術(shù)人員征集相關(guān)主題稿件,。

發(fā)表于：2018/12/21

多特征融合及最小均方誤差優(yōu)化的陰影檢測

為降低陰影對運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果的干擾，提出了一種陰影檢測方法,，作為運(yùn)動偵測方法的后處理步驟,。在運(yùn)動偵測檢測到的目標(biāo)列表的基礎(chǔ)上，該方法針對R,、G,、B 3個顏色通道提取相鄰幀之間像素點(diǎn)的亮度、對比度和結(jié)構(gòu)特征,，融合這3類特征生成相似度度量,，并依據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則設(shè)計目標(biāo)函數(shù)，通過最優(yōu)化方法求解最佳的像素點(diǎn)分割閾值,，檢測并消除運(yùn)動偵測目標(biāo)中的陰影像素點(diǎn),。陰影檢測實(shí)驗(yàn)在Changedetection.net數(shù)據(jù)集的shadow數(shù)據(jù)子集進(jìn)行,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的陰影檢測率高,，檢測耗時少,。

發(fā)表于：2018/11/6

基于國產(chǎn)化平臺監(jiān)控軟件的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

目前的監(jiān)控設(shè)備大部分是基于國外的基礎(chǔ)軟硬件研制開發(fā)的，存在核心技術(shù)受制于人的安全隱患,。針對該問題,，提出一種基于國產(chǎn)化軟硬件平臺的監(jiān)控軟件設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。通過分?jǐn)?shù)據(jù)庫存儲實(shí)現(xiàn)插入,、查詢算法的優(yōu)化,，采用多線程設(shè)計實(shí)現(xiàn)大量并行數(shù)據(jù)的接收與處理，利用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收層,、處理層和展示層的有效分離,。設(shè)計的軟件經(jīng)實(shí)際環(huán)境應(yīng)用，表現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)承載能力,、實(shí)時性和可靠性,，同時具有較好的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。

發(fā)表于：2018/11/5

基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識別研究

基于Google第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煙霧圖像進(jìn)行識別檢測,，通過改進(jìn)的運(yùn)動檢測算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像,，并結(jié)合PCA降維算法和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò)模型在TensorFlow平臺下進(jìn)行煙霧特征的訓(xùn)練識別。該算法實(shí)現(xiàn)了較大范圍的火災(zāi)實(shí)時檢測報警,，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明整個檢測過程準(zhǔn)確地識別了視頻流中的煙霧區(qū)域,，相比于傳統(tǒng)煙霧識別方法具有更高的準(zhǔn)確率和自適應(yīng)性，為大范圍的火災(zāi)煙霧報警提供了一種有效方案,。

發(fā)表于：2018/11/2

NB-IoT將為無線煙感帶來哪些改變？

火災(zāi)無疑是人員安全和公共財產(chǎn)的最大威脅之一,，近年來獨(dú)立煙感越來越多，但由于獨(dú)立煙感產(chǎn)品功能單一,，只能發(fā)出聲光報警,，存在一定局限性。隨著全國NB-IOT技術(shù)的成熟,，新的智慧煙感解決方案呼之欲出,。

發(fā)表于：2018/10/29