基于上下文感知的智能健康监护系统研究

随着我国老龄化和空巢老人的日益增多,老人的健康监护问题已成为新的研究热点。传统的健康监护系统仅采集到零散数据,不能根据老人所处环境、身体特点进行有效的健康监护。基于上下文感知的健康监护系统可以整合与用户健康相关的各种信息,从而提供更有效的服务。     

俄汉语词汇的民族文化语义

在俄汉语词汇中，由于不同的历史条件，不同的情景而致每个词汇除它的基本词义外都会有独特的语义，带有民族文化特点的语义．本文把俄汉语词汇分为同义型、歧义型、特义型来阐明它们在民族文化语义上的异同．     

统一建模语言UML及其应用

UML是面向对象的统一建模语言，是面向对象领域的重要成果。它的内容包括UML语义和UML表示法两个部分。本文简要介绍了UML语义，表示法的内容，并总结了它在某些重要领域的应用。     

面向装配工艺规划的语义建模方法研究与应用

将语义建模的方法引入到计算机辅助装配工艺规划(CAAPP)的研究之中,提出了面向装配工艺规划的语义建模的基本概念、研究方法和主要内容,详细阐述了面向装配工艺规划的语义建模方法中的应用对象、语义关系以及操作等,并在此基础上描述了产品装配信息的表达方式以及基于语义建模的装配工艺规划系统的主要结构.     

基于语义的航空CAD模型检索算法

针对航空制造型企业对机械零件检索的需求,提出一种基于语义的三维航空CAD模型检索算法。首先将模型进行分割,分割为一些有意义的子部分,然后对这些子部分进行语义描述和标注,并建立CAD模型的本体表示,最后基于CAD模型语义本体实现模型的相似性评价。结果表明,本文算法能较好地实现模型语义检索,检索性能高于通用领域的检索算法,可以实现机械模型设计和制造知识的重用。     

基于多模态联合语义感知的零样本目标检测

零样本目标检测借助语义嵌入作为引导信息,将未见过的物体的视觉特征与类别语义嵌入映射到同一空间,根据其在映射空间的距离进行分类,但由于语义信息获取的单一性,视觉信息缺乏可靠表示,易混淆背景信息和未见过对象信息,使得视觉和语义之间很难无差别对齐。基于此,借助视觉上下文模块捕捉视觉特征的上下文信息,并通过语义优化模块对文本上下文和视觉上下文信息进行交互融合,增加视觉表达的多样化,使模型感知到前景的辨别性语义,从而有效地实现零样本目标检测。在MS-COCO的2个划分数据集上进行实验,在零样本目标检测和广义零样本目标检测的准确率和召回率上取得了提升,结果证明了所提方法的有效性。     

真实场景水下语义分割方法及数据集

随着水下生物抓取技术的不断发展,高精度的水下物体识别与分割成为了挑战。已有的水下目标检测技术仅能给出物体的大体位置,无法提供物体轮廓等更加细致的信息,严重影响了抓取效率。为了解决这一问题,标注并建立了真实场景水下语义分割数据集DUT-USEG,该数据集包含6 617张图像,其中1 487张具有语义分割和实例分割标注,剩余5 130张图像具有目标检测框标注。基于该数据集,提出了一个关注边界的半监督水下语义分割网络(US-Net),该网络通过设计伪标签生成器和边界检测子网络,实现了对水下物体与背景之间边界的精细学习,提升了边界区域的分割效果。实验表明:所提方法在DUT-USEG数据集的海参、海胆和海星3个类别上相较于对比方法提升了6.7%,达到了目前最好的分割精度。      

基于语义理解的中文智能检索模型研究

针对传统关键词匹配检索存在的缺陷,论文深刻剖析了语言信息量化机制及词间的语义关系,采用语义空间转换成可以量化的信息量空间,设计了一种基于语义理解的中文智能信息检索模型,从语言量化机制及语境双层次上阐述了模型的设计思想。在分析提取用户检索语义机制的基础上,提出一种计算用户查询语句语义与文档语义及语境相关度的新方法。实验表明这种检索方法可以提高搜索引擎的查全率和查准率。     

基于深度学习的语义分割算法综述

图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。     

智能监控场景中运动目标轨迹聚类算法

轨迹分析是视频监控场景理解的基础,但由于遮挡等原因,跟踪过程会出现不完整的噪声轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题利用改进的轨迹相似度度量和聚类方法进行场景区域分割.首先,对轨迹进行编码,提出利用轨迹的空间特征和速度方向特征改进相似性度量方法计算轨迹间距离;其次,采用改进的层次聚类算法,以该类最长轨迹作为运动物体行为模式代表,将在空间上接近且具有相似速度特征的轨迹划分为同一场景区域,得到符合实际情况的聚类结果.本算法无需对轨迹进行复杂的预处理或过滤,并且加入速度方向特征使区域划分更加合理.最后,在真实场景下,验证了该聚类算法的有效性和普遍适用性.