- 摘 要：近年來，跨攝像頭行人識別成為研究的一個熱點，利用深度學習可以快速地識別行人，并以此為基礎
進一步研究跨攝像頭行人重識別。多粒度超圖同時利用視頻序列中的空間和時間線索，大大提升行人重識別的
識別率，但是多粒度超圖算法計算量比較大，識別速度較慢。因此，本文提出了一種改進型多粒度超圖算法，
通過與多粒度超圖模型試驗對比，結果表明，改進型多粒度超圖算法在保證識別率不降低的情況下，識別速度
明顯提升。關鍵詞：行人序列重識別；多粒度超圖；主成分分析0 引言隨著深度學習和圖像處理技術的不斷發展，人臉識
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202210 行人序列重識別 多粒度超圖 主成分分析
- 隨著經濟的發展和人民生活水平的提高，旅游業蓬勃發展。對旅游車輛的監控與管理成為一個不容忽視的問題。近年來，各式各樣的旅游車輛監管系統相繼出現
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嵌入式系統 人臉識別 Linux 主成分分析
- 準確估計交通狀況，定位交通擁堵是方便人們出行的重要一步。利用手機GPS信息，預測交通擁堵具有很廣闊的應用前景。本文采用基于主成分分析的多元線性回歸的方法構建預測模型，利用GPS定位數據對短時交通流速度進行預測。實驗結果表明，基于手機GPS數據所構建的回歸模型能夠對交通流速度進行有效的預測。
- 關鍵字：
手機GPS數據 交通流預測 主成分分析 多元回歸 201607
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