导读:本文包含了属性识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:属性,深度,断层,文昌,卷积,油藏,无人机。
属性识别论文文献综述
孙志勇,叶俊勇,汪同庆,雷莉,连捷[1]（2019）在《基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络》一文中研究指出深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
吴杰[2]（2019）在《基于属性识别理论的快速路交通安全态势评估方法研究》一文中研究指出城市快速路是城市道路交通系统的骨架,在城市路网交通负荷总量中承担了很大的比例,而城市快速路网的安全水平将直接影响了城市快速路网的通行效率和服务水平。因此,对城市快速路网交通安全态势进行实时评估,可以为城市道路交通管理和决策提供重要参考依据。基于态势感知和预测理论,通过对交通安全态势影响因素分析,构建了比较合理、全面的快速路网交通安全态势评估指标体系,提出了基于属性识别理论的快速路网交通安全态势评估模型。该模型可以应用于不同城市、不同时段的快速路网体系,最后结合实例对某城市快速路交通安全态势进行评估。(本文来源于《城市道桥与防洪》期刊2019年12期）
王平,夏火松[3]（2019）在《P2P负面口碑特征属性挖掘与风险知识识别模型》一文中研究指出P2P负面口碑呈现了投资者抱怨的意见,隐含P2P网贷行业风险,挖掘P2P负面口碑特征能够识别风险知识。文章利用文本挖掘方法,设计了基于负面口碑的网络借贷平台风险知识识别模型。研究发现:负面口碑是识别P2P平台风险的有效路径,能够识别P2P的风险知识。研究结论不仅对深化网络借贷的研究具有理论与方法意义,同时对平台治理、政府监管和投资者风险控制具有实践价值。(本文来源于《武汉纺织大学学报》期刊2019年06期）
宋桂成,李军[4]（2019）在《无人机故障元数据属性分类与识别技术》一文中研究指出传统方法在对无人机故障进行识别时,未对无人机故障进行有效分类,使得无人机故障识别结果差,应用性不高。为此,本文引入诊断分类树状模型对无人机故障元数据进行分类,解决传统方法中存在的问题。分析无人机故障元数据特点,在此基础上完成诊断层分类,获得对象层、故障层、征兆层、测试层、现象层及原因层6种不同的元数据属性类型;建立诊断分类树状模型对上述的元数据属性类型分类,获得统一格式为CML类型数据;依据雷达天线信息采集相关无人机故障元数据,根据左右识别及判断脉冲点方法完成元数据属性瞬时识别过程;获取最终的数据单元,实现无人机故障元数据属性的精确识别。实验结果表明,研究的技术能够精准地识别到故障元数据属性,并对其分类,分类处理所需时间短,该技术具有很高的发展空间,对于保障无人机安全运行有重要意义。(本文来源于《科技通报》期刊2019年11期）
张豪,栾锡武,冉伟民,李振春,Mohammad,Saiful,Islam[5]（2019）在《多属性融合在复杂断裂带上的识别表征-以南海文昌凹陷为例》一文中研究指出文昌凹陷地处南海北部大陆边缘,是一个典型的断陷型含油气盆地,断裂十分复杂。而断裂构造的精细刻画对于不仅对油气勘探开发有着十分显着的影响,各种构造属性常常被用来描述断裂的几何属性,能够有效的反映断裂的几何学特征。本文以文昌凹陷区块为例,应用各种常规地震属性与最近几年新型的似然度属性相互对比,从各属性的基本原理出发结合相应的断裂图形对比,反映各属性的优劣特征,从而有效的避免各属性的缺点,提高断裂识别的能力,初步确定能有效识别断裂地震属性。然而单个的地震属性也会由于自身的局限性无法有效确认断裂以及地质的不连续特征,因此通过对多个地震属性加以结合,以断裂为地震目标进行有监督的人工神经网络识别能有效的改善单个地震属性的局限性。结果表明:多个地震属性对比结果表明似然度属性较其他地震属性上有较强的识别能力,更易突出断裂以及地质的不连续特征。多种属性通过人工神经网络加以识别后能增强断裂的连续性以及提高微小断裂的识别能力。(本文来源于《2019年油气地球物理学术年会论文集》期刊2019-11-27）
贺思艳,任利娟,田新诚[6]（2019）在《基于Inception_ResnetV2网络模型的服饰属性识别》一文中研究指出为解决服饰属性识别困难的问题,文中在Inception_ResnetV2深度网络模型的基础上,先采用预训练模型的方法对数据进行预训练,在卷积层后面接入全局平均池化替代传统的全链接层再连接分类器,来解决训练模型造成的过拟合的问题。同时采用Adam优化器,降低模型收敛速度,最终实现不同种类服饰属性的识别。为验证模型的优越性,与Xception、Inception V4等深度网络模型的训练结果相比,Inception_ResnetV2具有更高的识别率。从而证明基于Inception_ResnetV2的深度网络模型在服饰属性上具有更好的识别能力。(本文来源于《信息技术》期刊2019年11期）
杨杰敏,郭保琪,罗汉江,林建成[7]（2019）在《基于深度卷积网络的港口集装箱属性识别方法》一文中研究指出计算机目标识别技术在智慧港口建设中有广泛需求和应用,本文提出一种基于深度卷积神经网络的集装箱箱门及铅封识别方法,该方法充分利用卷积神经网络自身的频率选择特性以及产生平移、旋转、缩放不变性特征的能力,对卷积网络中间层的深度表征进行分析,提取与检测目标相关的特征图子集。通过对特征子集进行组合,产生能够检测目标的显着性分布特征图,并设计相应的目标函数。最后通过实验,对集装箱箱门、铅封等相关目标进行检测,取得良好效果,验证了该方法的有效性。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
葛宏孔,罗恒利,董佳媛[8]（2019）在《基于深度学习的非实验室场景人脸属性识别》一文中研究指出非实验室场景下的人脸图片数量巨大,更加贴近生活,对其进行识别具有较大的研究价值。文中对非实验室环境下的人脸属性识别问题进行了研究,提出了一种人脸属性识别网络(Regional Multiple Layer Attributes Related Net,RMLARNet),不仅对人脸特征的提取方式进行了研究,还挖掘了人脸属性间的关系。该网络由3个部分组成:1)将人脸图像分割成包含属性部位的多个局部区域,并将这些局部区域作为输入提取特征信息;2)以Inception V3为迁移模型,采取多个不相邻卷积层迁移方式提取人脸特征;3)搭建了一个以人脸属性关系为约束的属性识别网络。实验结果表明,对CelebA数据集进行筛选处理,创建属性样本较平衡的CelebA-数据集,并在该数据集上设计实验将取得优于现有方法的实验效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）
房环环[9]（2019）在《极复杂断块地震属性组合 识别小断层技术研究及应用》一文中研究指出极复杂断块油藏断裂系统复杂、低序级断层极其发育,受地震资料分辨率的影响,常规地震剖面上小断层往往显示较弱,解释难度大。相干、蚂蚁追踪等地震属性技术对断层具有较强的指示性,但极复杂断块区地层破碎,小断层识别困难,因此开展了地震属性适应性分析,并在此基础上建立了倾角导向断层增强+蚂蚁体、小时窗相干+蚂蚁体、扩散滤波断层增强+分频蚂蚁体共叁种地震属性组合识别小断层方法,形成了极复杂断块多属性综合分析识别小断层技术。(本文来源于《内江科技》期刊2019年10期）
王烁今,潘吟松,刘书田,侯显达[10]（2019）在《熵权属性识别模型在潮土区土壤重金属累积性含量评价中的应用》一文中研究指出以华北某潮土地区的县级行政区5个乡的土壤环境质量为监测区域,对研究区不同土地利用类型下共计采集土壤样品93个,应用电感耦合等离子体质谱(ICP/MS)测定样品中的Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni共8种重金属的含量,采用熵权属性识别模型对该行政区的5个乡镇的土壤环境质量进行了评价。评价结果表明,该研究区土壤环境质量整体状况基本良好,除监测区域2为二级以外,其他4个监测区域为一级,土壤环境质量状况排名为监测区域4>监测区域>3监测区域>5监测区域1>监测区域2。本文还应用模糊数学模型与熵权属性识别模型的结构进行了对比,结果表明,熵权属性识别模型与模糊数学模型的评价结果除监测区域2外基本一致。结合各监测区域实际情况,结果表明熵权属性识别模型更体现出了分割问题上的优越性,避免了权重确定的主观性,评价方法可行,精确度较高。(本文来源于《南宁师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
属性识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
城市快速路是城市道路交通系统的骨架,在城市路网交通负荷总量中承担了很大的比例,而城市快速路网的安全水平将直接影响了城市快速路网的通行效率和服务水平。因此,对城市快速路网交通安全态势进行实时评估,可以为城市道路交通管理和决策提供重要参考依据。基于态势感知和预测理论,通过对交通安全态势影响因素分析,构建了比较合理、全面的快速路网交通安全态势评估指标体系,提出了基于属性识别理论的快速路网交通安全态势评估模型。该模型可以应用于不同城市、不同时段的快速路网体系,最后结合实例对某城市快速路交通安全态势进行评估。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
属性识别论文参考文献
[1].孙志勇,叶俊勇,汪同庆,雷莉,连捷.基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].吴杰.基于属性识别理论的快速路交通安全态势评估方法研究[J].城市道桥与防洪.2019
[3].王平,夏火松.P2P负面口碑特征属性挖掘与风险知识识别模型[J].武汉纺织大学学报.2019
[4].宋桂成,李军.无人机故障元数据属性分类与识别技术[J].科技通报.2019
[5].张豪,栾锡武,冉伟民,李振春,Mohammad,Saiful,Islam.多属性融合在复杂断裂带上的识别表征-以南海文昌凹陷为例[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[6].贺思艳,任利娟,田新诚.基于Inception_ResnetV2网络模型的服饰属性识别[J].信息技术.2019
[7].杨杰敏,郭保琪,罗汉江,林建成.基于深度卷积网络的港口集装箱属性识别方法[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2019
[8].葛宏孔,罗恒利,董佳媛.基于深度学习的非实验室场景人脸属性识别[J].计算机科学.2019
[9].房环环.极复杂断块地震属性组合识别小断层技术研究及应用[J].内江科技.2019
[10].王烁今,潘吟松,刘书田,侯显达.熵权属性识别模型在潮土区土壤重金属累积性含量评价中的应用[J].南宁师范大学学报(自然科学版).2019
论文知识图
