简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.

简介：受壁面作用和稀薄效应等的影响,微纳尺度通道内的气体流动有别于宏观流动现象.采用分子动力学方法,研究纳米通道中气体的Poiseuille流动,主要对通道内气体黏度特性进行了分析.利用牛顿粘性定律,定义了气体的当地等效黏度.根据模拟结果,可将纳米通道内气体划分为中心区和近壁区两个部分,中心区气体当地黏度与宏观黏度一致,但是在近壁面区,气体受到壁面原子的作用,气体的当地黏度小于宏观黏度值.研究发现：1）不同的气体密度、流固作用势能以及温度下,通道中心区域的气体当地等效黏度均符合对应温度和压强条件下的气体宏观实测黏度值;2）在纳米尺度气体流动中,气体密度越小,稀薄程度越高,气体偏离热力学平衡态越远,所以壁面对气体等效黏度的影响随密度的减少而增大,壁面影响厚度也随之增大;3）气体黏度的壁面影响厚度在10nm量级,该厚度不随温度和流固作用势能的变化而变化,但是密度越小,壁面影响厚度越大.

简介：应用傅里叶变换轮廓术测量物体三维面形时，当被测物体形状复杂或是被噪声严重污染时，导致频谱分布展宽，发生频谱混叠现象，基频提取困难，无法准确恢复物体的三维面型。提出了基于小波分解的傅里叶变换轮廓术，采用小波变换的方法对变形条纹图进行二维多尺度分解，重构被测物的背景图像，滤出图像的零频成分，得到相对变形条纹。运用小波变换与傅里叶变换轮廓术相结合的方法，只需拍摄一幅变形条纹图，将被测物体与背景分离，不受背景成分的影响，且易于基频信息的提取，降低了对滤波器的要求。实验证明该方法较好地防止了频谱的混叠问题，提高了测量范围与解相精度。

简介：为提高人脸识别的正确率，提出了一种改进的特征提取及分类算法。首先采用Contour-let变换对人脸图像进行多尺度分解，然后由低频子带和各尺度各方向的高频子带得到人脸的特征值，并将它们组合成多尺度特征向量，再应用多元回归分析方法进行人脸识别。由于多尺度特征向量不仅反映了整幅图像的全局特征，还反映了图像各种尺度下的边缘、纹理等奇异特征，因此具有更多的鉴别信息；多元回归分析则充分考虑了同一总体的各样本间的强线性关系。在ORL人脸库上的实验显示人脸识别率达97．78％，优于其他的方法。

简介：<正>至2004年底,我国加入WTO已近3年,也意味着针对汽车产业的"入世"保护期也走到尽头。在这3年中。中国汽车发生了怎样的变化?恐怕最直观的,就是老百姓面对众多品牌和车型选择上的增强。几年前还在为"老三样"充斥大街小巷而满腹牢骚的中国车迷,如今已经彻底理解了"审美疲劳"的含意:2001年国内轿车企业只有14家(不含吉利、美日、悦达、英格尔、百利等),乘用车型不过36种;而随着加入WTO后各汽车跨国公司争先建厂,今天市场上主流的乘用车品牌据不完全统计已达103种,如果再算上每个车型下属的各种排量、配置的细分车型,总数不下四五百种。形形色色的各式车型不但令购车者眼花缭乱,连汽车业内人士对不少车型的价格配置往往也是一头雾水。

简介：宝马在本次圆石滩车展上发布了一款全新M4系列的车型,M4GTS。虽然动力性能参数并没有在同期公布,但从外观上推测,这绝对不是个善主。全新的M4GTS是在M4基础上进行了轻量化设计,将车门、车顶、发动机罩以及后备箱盖统统由碳纤维材料替换掉原有的铝合金材料。悬挂系统进行了重新设定,使高速弯道性能进一步加强。排气系统由MPower操刀进行重新设计,提升发动机在高转速区段的功率输出,并使排气声浪更夸张一些。