一种融合时空注意力机制的端到端多目标肉鸡行为识别方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117333948A
(43)申请公布日2024.01.02
(21)申请号202311400318.4G06V10/80(2022.01)
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一、引言
随着城市化进程的加快，智能监控系统在公共安全、交通管理等领域发挥着越来越重要的作用。行人重识别作为智能监控系统中的一个关键环节，旨在解决同一场景下不同摄像头捕捉到的行人图像的匹配问题。然而，由于光照、姿态、遮挡等因素的影响，行人重识别面临着巨大的挑战。传统的行人重识别方法大多依赖于全局特征提取，忽略了行人图像中局部特征的丰富性和多样性。近年来，深度学习技术的快速发展为行人重识别领域带来了新的突破。自注意力机制作为一种有效的特征提取方法，能够自动学习图像中不同部分之间的关系，从而提高特征提取的准确性和鲁棒性。本文提出了一种基于
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(22)申请日 2022.03.03
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地址 400065
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(71)申请人 中国
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融入注意力的多级时空特征行为识别方法研究
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，行为识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，逐渐成为研究热点。特别是在多级时空特征的情境下，如何准确捕捉并分析行为的动态变化成为了一个关键的科学问题。为了有效解决这一问题，本研究提出了融入注意力的多级时空特征行为识别方法。本篇论文将重点阐述该方法的理论基础、技术手段、实验结果及其在现实应用中的价值。
二、背景与意义
行为识别技术广泛应用于智能监控、人机交互、智能医疗等领域。在多级时空特征的背景下，行为识别需要处理的数据量巨大且复杂，这要求算法必须具备高度的准确性和实时性。传统的行为识别方法往往只关注单一的特征或时空层
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基于掩蔽和自注意力机制的水声混合目标识别方法
一、引言
水声混合目标识别是海洋环境监测、资源探测、海底地质勘探等多个领域中的重要研究内容。由于水下环境复杂多变，识别出不同类型的目标具有十分重要的意义。然而，传统水声识别方法常受到各种干扰噪声、背景噪音等影响，导致识别效果不理想。为了解决这一问题，本文提出了一种基于掩蔽和自注意力机制的水声混合目标识别方法。该方法结合了掩蔽技术的噪声抑制和自注意力机制的序列处理优势，实现了水下复杂环境中的高精度目标识别。
二、水声信号预处理与掩蔽技术
1.水声信号预处理
在识别水声混合目标之前，需要对原始水声信号进行预处理。预处理过程包括滤波、去噪、归一化等步骤
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(10)申请公布号 CN 112800943 A
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(21)申请号 202110105781.0
(22)申请日 2021.01.26
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(22)申请日 2021.02.05
(71)申请人 广东工业大学
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