刘赏
- 作品数：21 被引量：57H指数：5
- 供职机构：天津财经大学理工学院更多>>
- 发文基金：天津市自然科学基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理环境科学与工程艺术更多>>
- 基于HSV空间的颜色特征提取被引量：8
- 2017年
- 随着数字化发展,数字图像的容量将会以惊人的速度增长。因此,图像分类和检索成为一个必要的、十分有意义的研究课题。针对这一课题,该文选取并运用现代的图像识别技术,旨在对于颜色这一重要特征进行颜色特征提取,进而实现图像检索和分类。实验结果表明,使用计算机对图像进行分类,从而克服传统鉴别分类方式缺少客观、量化指标的缺点的这种方法是可行的。
- 杨奥博盛家川李玉芝刘赏赵坤圆
- 关键词：HSV
- 面向交通流预测的双分支时空图卷积神经网络被引量：5
- 2023年
- 针对目前交通流预测中未充分考虑到交通流量与密度、交通流量与速度之间的关联性特征信息,以及忽略多尺度时间特征的问题,提出了一种面向交通流预测的双分支时空图卷积神经网络。首先,依据交通数据的周期性,将交通数据划分为近期与周期两种时间粒度的数据输入;其次,在每个输入分支中,先通过关联性门控线性单元(AGLU)提取流量与密度、流量与速度之间的关联性特征信息;然后,通过图卷积层和多尺度时间卷积层提取关联性特征中的空间与时间上下文信息,并采用预测卷积层输出近期、周期双分支预测结果;最后,通过门控机制融合预测结果,从而实现交通流量的准确预测。实验结果表明,所提模型在交通流预测准确性与稳定性方面整体优于其他模型。
- 刘赏陈浩陈小玉贺娇娇
- 关键词：交通流预测智能交通
- 人群运动方向异常检测算法被引量：3
- 2013年
- 运动方向是人群运动的一个重要特征。运动方向统一有序的人群运动中,人与人之间的受力小、存在碰撞的可能性低;而在方向杂乱的运动中,人与人之间受力较大、存在碰撞的可能性大,进而可能会导致踩踏等安全事故。因此,给出了一种新的人群运动方向异常检测方法,该算法利用光流法计算出人群的速度矩阵和运动方向矩阵,基于以上两个矩阵计算出"帧非同向运动指数",并以此为依据来评价当前运动人群的运动是否存在异常。实验表明,"帧非同向运动指数"直接体现了当前人群运动是否有序,因而基于运动方向的人群异常检测算法能够有效地检测出人群运动方向是否发生了混乱,以避免在方向杂乱的运动中发生危险事故。
- 刘赏董林芳
- 关键词：光流法公共安全
- 经济逻辑与基于文本挖掘的企业管理决策研究
- 管理者可以通过对经济信息的归纳,得出造成某种经济现象的根本因素,作为企业管理决策的重要依据。随着网络技术的迅速发展,经济信息呈现出数据巨大、更新频繁、分散性高的特点,使得管理者利用经济信息进行归纳推理出现困难。本文结合文...
- 刘赏张志宇瞿麦生
- 关键词：经济信息文本挖掘企业管理
- 文献传递
- 基于神经网络的管理决策与经济逻辑研究
- 本文论述了智能信息处理技术与经济逻辑的结合对于解决企业管理问题的有效性,其研究的目的是获得准确地对未来销售量的预测方案,以此来解决企业中的营销业绩评价的管理决策问题。以往解决同类问题,常采用单纯的定量方法或仅依靠专家经验...
- 张志宇刘赏李从东
- 关键词：经济逻辑数据挖掘神经网络企业管理理论
- 文献传递
- 融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法
- 2025年
- 对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提出一种融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法ACM-YOLO(Attention-Context-Multiscale YOLO)。首先,应用细粒度的查询感知稀疏注意力以减少小目标特征信息的丢失,从而避免漏检;其次,设计局部上下文增强(LCE)函数以更好地关注不同类别的遥感目标所需的上下文信息,从而避免误检;最后,使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)强化特征融合模块对遥感图像小目标的多尺度特征融合能力,从而改善算法检测效果。在DOTA数据集和NWPU VHR-10数据集上进行对比实验和消融实验,以验证所提算法的有效性和泛化性。实验结果表明,在2个数据集上所提算法的平均精确率均值(mAP)分别达到了77.33%和96.12%,而相较于YOLOv5算法,召回率分别提升了10.00和7.50个百分点。可见,所提算法能有效提升mAP和召回率,减少误检和漏检。
- 刘赏周煜炜代娆董林芳刘猛
- 关键词：遥感图像小目标检测
- 结合全局与局部的人群集体性卷积网络识别方法被引量：1
- 2023年
- 人群运动集体性识别对公共场所人群管理具有重要意义。人群运动集体性不仅取决于运动个体,还受到人群局部运动状态的影响。针对以上分析,本文给出了结合局部特征和全局特征的人群集体性卷积网络识别方法。该方法首先基于光流向量构建人群集体性测度图作为卷积网络的输入;然后,在网络第一层卷积后加入通道注意力,获取人群运动的全局信息;并采用空洞卷积提取人群运动的局部信息。最后,本文在公共数据集上进行对比实验,以验证本文方法的有效性。实验结果表明:本文方法在进行人群场景集体性识别时,其加权平均召回率、加权平均准确率和加权平均精准率均优于其它模型。
- 刘赏葛顶玉耿明筱
- 关键词：集体性卷积神经网络
- 一种基于加权多代表点的层次聚类算法被引量：7
- 2005年
- CURE算法是一种凝聚的层次聚类算法,它首先提出了使用多代表点描述簇的思想。本文通过对已有的基于多代表点的层次聚类算法特点的分析,提出了一种新的基于多代表点的层次聚类算法WRPC。它使用了基于影响因子的簇代表点选取机制和基于k-近邻方法的小簇合并机制,可以发现形状、尺寸更为复杂的簇。实验结果表明,该算法在保证执行效率的情况下取得了更好的聚类效果。
- 倪维健黄亚楼李飞刘赏
- 关键词：聚类算法代表点加权K-近邻聚类效果
- “帧平均加速度”人群异常运动检测算法被引量：2
- 2015年
- 如何有效地分析、监测突发人群异常状况已成为目前的一个研究热点问题。通过速度值的大小变化来分析是否出现异常状况是目前最常用的人群异常检测方法。但是,除了值的大小之外,运动的方向显然也是速度的另一个重要的特征。研究表明:人群出现异常时,一个最明显现象是人群的运动速度大小或运动方向突然出现变化,例如,由慢速行走转变为迅速奔跑、突然改变行进方向等异常运动。基于此,提出了基于加速度的人群异常检测算法。该算法采用金字塔Lucas-Kanade光流法,通过计算"帧平均加速度"对人群的运动进行分析。实验结果表明所提出的算法能够快速、有效地检测出人群运动的异常,而且相对于单纯运用运动速度值大小进行检测方法,检测结果更准确,应用范围更加广泛。
- 刘赏梁茜董林芳
- 公共场所人群加速度异常检测系统被引量：5
- 2017年
- 针对目前基于速度检测公共场所密集人群异常行为存在的检测准确率低、使用范围局限的问题,从人群的加速度角度对可能导致公共安全事故的人群异常行为进行研究,提出了一种基于加速度检测人群异常行为的算法,并基于该算法实现了针对人群逃散、人群聚集、人群拥挤和人群逆行4种异常行为检测的系统。首先,利用金字塔Lucas-Kanade光流法进行特征点跟踪;然后,在获取到特征点的速度矩阵基础上进一步计算其加速度矩阵,反映速度的整体变化;最后,从加速度大小和方向两方面检测人群异常行为。结果表明,所提算法检测用时较少,相比基于速度检测的对比算法,检测的正确率提高到80%,误报率降低为5%。
- 华斌梁茜刘赏盛家川
- 关键词：安全管理工程加速度
