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基于深度學(xué)習(xí)的天然氣集輸站場(chǎng)入侵人員人臉識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-18 14:14
  無(wú)人值守式站場(chǎng)充分利用現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化等先進(jìn)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)站場(chǎng)的全天候自主化管理,該方式既有效的減少了人力物力的消耗,又顯著提升了站場(chǎng)的管理水平,是天然氣集輸站未來(lái)智能化建設(shè)的發(fā)展趨勢(shì)之一。但是因站場(chǎng)一般地處偏遠(yuǎn),一旦發(fā)生可疑人員入侵的情況,無(wú)人化的管理難以在第一時(shí)間進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè),因此對(duì)站場(chǎng)的安全防護(hù)技術(shù)提出了更高的要求。本文中將人臉識(shí)別技術(shù)運(yùn)用到無(wú)人值守站場(chǎng)的安防管理中,主要利用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)解決單樣本條件下的人臉識(shí)別問(wèn)題,以提升無(wú)人值守站場(chǎng)的安防管理水平,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出一種改進(jìn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型。無(wú)人值守站場(chǎng)處于開放環(huán)境中,再加上單一人臉樣本條件限制,大大影響了人臉識(shí)別效果。針對(duì)上述問(wèn)題,開展基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型研究,利用包含豐富特征屬性的CelebA數(shù)據(jù)集對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),以得到特征屬性連續(xù)變化的人臉樣本,為完成人臉識(shí)別任務(wù)提供有效的訓(xùn)練樣本支撐。(2)提出一種改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉特征識(shí)別方法。為滿足深度網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需求,在有效擴(kuò)充樣本基礎(chǔ)上,采用隨機(jī)裁剪、亮度變換、平移、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等技術(shù)手段,繼續(xù)...

【文章頁(yè)數(shù)】:78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1人臉識(shí)別流程

圖1.1人臉識(shí)別流程

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文1緒論6低于閾值則匹配失敗。一個(gè)完整人臉識(shí)別過(guò)程如圖1.1所示,包括四個(gè)步驟:人臉檢測(cè)、圖像預(yù)處理、特征提娶人臉匹配[36]。圖1.1人臉識(shí)別流程Fig.1.1FaceRecognitionProcess(1)人臉檢測(cè)人臉檢測(cè)的核心思想在于利用某種技術(shù)....


圖1.2論文整體框架結(jié)構(gòu)

圖1.2論文整體框架結(jié)構(gòu)

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文1緒論8第四章:天然氣集輸站場(chǎng)安防原型系統(tǒng)研發(fā)。本章中以python語(yǔ)言為基礎(chǔ)結(jié)合Mysql數(shù)據(jù)庫(kù),設(shè)計(jì)開發(fā)了可用于無(wú)人值守集輸站開放環(huán)境下的人臉識(shí)別系統(tǒng)。第五章:總結(jié)與展望。總結(jié)本文所做的主要工作以及取得的研究成果,同時(shí)指出本文中存在的不足之處,為進(jìn)....


圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文2基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型研究10圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.2.1GANNetworkModelStructure2.1.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機(jī)制如圖3.2所示,黑色曲線代表真實(shí)樣本所在的概率分布,綠色曲線代表生成樣本所在概率分布,在訓(xùn)....


圖2.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機(jī)制

圖2.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機(jī)制

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文2基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型研究10圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.2.1GANNetworkModelStructure2.1.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機(jī)制如圖3.2所示,黑色曲線代表真實(shí)樣本所在的概率分布,綠色曲線代表生成樣本所在概率分布,在訓(xùn)....



本文編號(hào):3977044

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