关键词： 深度学习   计算机视觉   行人搜索   目标检测   粒计算   数据处理   特征提取   生成对抗网络   对齐  

摘要： 现有行人搜索方法着重于从有限的标注场景图中学习有效的行人表征,虽然这些方法取得了一定的效果,但学习更具有身份辨别力的行人表征通常依赖于大规模的标注数据,而获取大规模的标注数据是一个资源、劳动密集型的过程。为此,该文提出了一种场景图多粒度遮挡特征增强算法,对原始场景图进行多粒度随机遮挡,扩充训练数据,并从遮挡后的场景图中生成具有多样化信息的虚拟特征,最后利用生成的虚拟特征增强真实特征中的行人表征。进一步,基于生成对抗学习,该文设计了多粒度特征对齐模块,用于对齐遮挡图像特征和原始图像特征,保持两者语义一致性。实验结果表明,在CUHK-SYSU和PRW数据集上,该算法能够显著提升行人搜索任务的搜索精度。

关键词： 非固定测站   边坡自动化监测   数据处理  

摘要： 为解决传统固定测站监测在复杂边坡环境中应用的局限性问题,文章提出基于非固定测站自动化监测处理边坡数据的方法。研究具体的边坡概况,部署Trimble机器人全站仪,构建三维精密网,对边坡位移和变形进行连续、动态的监测,同时,建立观测方程对观测数据进行残差分析,并对数据进行平差处理。研究结果显示,该方法能显著提升监测的灵活性和数据质量,为边坡稳定性分析提供强有力的数据支持。

关键词： 无人机测量   露天矿山   大疆精灵4—RTK   矿山安全   数据处理  

摘要： 本文旨在探讨无人机技术在露天矿山测量中的应用,特别是大疆精灵4—RTK无人机在珲春紫金矿业有限公司北山露天采场的使用情况。通过分析无人机测量技术的优势、飞行流程、数据处理方法以及与矿山概况的结合,本研究揭示了无人机技术如何提高矿山测量的效率、精度和安全性。

关键词： Kinect   步态对称性   骨骼关键点   深度学习   数据处理  

摘要： 首先利用Kinect采集10名受试者分别模拟正常步态及4种非对称步态时的全身骨骼关键点数据,依次对数据进行滤波去噪、标准化等预处理过程,然后利用循环神经网络模型对上述5种步态进行分类,并通过平均精确率指标评价输入不同数量和不同位置骨骼关键点时的识别效果。结果表明,当输入25个骨骼关键点信息时,模型的识别平均精确率为98.8%;当输入相同骨骼关键点数量(8个和4个)时,下肢骨骼关键点对于人体非对称步态的识别重要性大于上肢骨骼关键点。当仅输入2个骨骼关键点时,上肢骨骼关键点对于非对称步态的识别重要性大于下肢骨骼关键点。上述研究结果可以为基于Kinect的人体步态对称性分析,尤其是采集方案设计提供一定的参考。

关键词： 大数据   财务管理   内部控制   数据处理  

摘要： 随着大数据时代的到来,企业面临着前所未有的机遇和挑战。本文旨在探讨大数据时代对企业财务内控的影响及其应对策略。首先分析了大数据时代对企业财务内控的主要影响,其次从预算管理模式、风险预警管控、内控制度、数据安全管理、人才队伍建设几方面提出了应对策略,旨在为相关企业的财务工作人员提供一定的理论指导与实践参考。

关键词： 三维点云技术   农业领域   数据处理  

摘要： 文章旨在探讨三维点云技术在农业领域中的应用潜力和发展策略。基于农业现代化对数据精准化的需求,指出当前设备高成本、算法适应性不足及数据处理瓶颈等问题,从而提出低成本采集设备开发、适配农业环境的算法优化、推动三维点云技术在农业的多场景试点以及构建高效的数据处理平台等策略。本次研究对推动农业智能化和精细化管理具有重要意义,为精准农业的可持续发展提供新的路径。

关键词： 边缘计算   融合通信系统   数据处理   延迟优化   实时决策  

摘要： 随着物联网和5G技术的快速发展,融合通信系统面临着数据处理效率和延迟优化的双重挑战。本文提出了一种基于边缘计算的数据处理和延迟优化方法,通过将数据处理任务分配至网络边缘,显著降低了中心服务器的负载并减少了数据传输延迟。通过实验模拟,验证了所提方法在数据吞吐量和系统响应时间上的优势,为实时数据处理和决策提供了有效支持。

关键词： 数字化技术   农用地复垦   无人机航测   数据处理   精准规划  

摘要： 针对传统农用地复垦规划与实施存在精度低、效率低的问题,本文在阐述农用地复垦和数字化技术的基础上,重点分析了数字化技术的优势及具体应用。通过本研究,期望为数字化技术在农用地复垦规划与实施中的应用提供一定借鉴。

关键词： 电气系统自动化   数据采集   数据处理   智能化   实时性  

摘要： 随着信息技术和传感器技术的快速发展,电气系统的数据采集与处理技术不断向高精度、实时响应和智能化方向发展。在智能电网和工业自动化领域,这些技术对系统的稳定性、效率和智能化水平起着至关重要的作用。文章分析了数据采集与处理的技术框架、传输模式及应用中的挑战,旨在为电气自动化系统的数据管理和优化提供理论支持与实践指导。优化数据处理技术有助于提升电气系统的运行效率、可靠性和响应速度,为智能化应用提供更坚实的技术基础。

关键词： 海洋资源开发   数据处理   灾害预警   科学研究   未来研究方向   方法探析  

摘要： 海洋地震数据在海洋资源勘探、灾害预警和科学研究中具有重要作用。然而,鬼波现象在海洋地震数据中普遍存在,对数据处理和解释造成干扰。因此,如何有效压制鬼波成为当前研究的重要课题。本文旨在探讨海洋地震数据鬼波压制的方法,旨在为相关领域提供有效的鬼波压制技术,提高地震数据处理和解释的准确性,从而为海洋资源开发和灾害预警提供更可靠的数据支持。基于此,本文首先介绍鬼波产生的原理和影响,然后总结现有鬼波压制方法并提出一种新型鬼波压制方法,通过实验验证该方法的有效性,最后总结本文的主要结论并对未来研究方向进行展望。