基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

基于迁移学习的小样本事件抽取技术及军事应用展望

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。     

“双喜临门”乐滋滋

话说一对新婚夫妇的住房变迁"噼里啪啦"的鞭炮声震耳欲聋,摆满鲜花的婚车排着一字长龙,跟拍接亲场景的录像师从车里探出头,用摄像机记录着每一个幸福瞬间……2012年7月29日,是个再平常不过的     

沙山新城看发展

今年入夏以来,一进入五师八十三团团部,看见的都是一片火热的施工场景,占地3200平方米的人工休闲湖进入装修阶段,该团投资630万元的团部文化广场改扩建工程正在紧张有序地推进。作为惠及民生的民心工程,从规划、设计到施工,团领导都会到现场指挥督导。     

基于场景图形管理技术的三维空中态势引擎设计与实现

针对传统空中信息指挥系统对三维显示的需求,以开源图形开发库(OpenSceneGraph)作为底层渲染引擎,结合OSG的场景图形管理技术和面向对象设计思想,给出了一幅大规模空中态势场景的逻辑视图、场景树视图和类视图。以态势场景的构建和管理为核心,设计了一种适合实时显示大规模空中作战态势的三维显示引擎。该引擎实现了大规模地形建模、大规模航迹实时显示、探测器遮蔽算法、多样化视点等关键技术。利用该引擎二次开发的几种三维显示模块已经运用在多项国防工程中,该引擎具有高效率、跨平台、易集成、易扩展等优势。     

典型作战场景下排爆机器人性能评价方法

针对目前反恐排爆机器人缺乏实战化性能考核方法的问题,结合其技术特点和典型作战应用环境,通过构建一种以通行、探测、转移、销毁等性能为主要考核科目的排爆作战场景,并以记分的形式给出一种简单、实用的排爆机器人作战评价体系.该评价体系经过武警部队装备部主办的全国首届"反恐突击-2019"智能无人系统挑战赛的实践验证,其具有良好的应用前景,可为现阶段反恐排爆机器人作战性能实战化考核提供参考依据.     

永葆共产党员的先进性

共产党员的先进性,是党员干部这一特定身份的人所应当具有的。在不同的历史时期,它有着不同的内涵和要求。由于每个党员干部面临的环境、条件和任务不同,党员先进性的实现形式也就不同,这就要求我们每个党员干部自觉带头创造性地执行党在不同时期的路线、方针、政策,执行军队的条令条例和各项规章制度,通过不同的职业岗位、劳动形式,把党员先进性的本质要求,贯彻和体现到党和军队的全部工作中,充分发挥好党员干部的先锋模范作用。坚定政治信念,做高举旗帜、维护核心的模范。政治上的清醒、成熟和坚定,是衡量党员干部先进性的重要标准。党员…     

航测快速真三维场景建模技术在大型活动安保中的应用

利用航空摄影测量技术建立真三维场景模型的技术特点和基本原理,在武警部队参与大型活动中应用的成功案例,提出了航测真三维建模技术可为部队执勤、处突、反恐、抢险救灾等任务提供有力的技术支撑。     

基于多级Sigmoid神经网络的城市交通场景理解

交通场景的理解是交通监控、汽车安全辅助驾驶的基础.提出一种基于多级Sigmoid神经网络的城市交通环境理解方法.将5个3D结构特征与物体外观特征相结合表征城市交通环境,为了提高交通环境识别率,采用多级Sigmoid神经网络(MSNN)进行图像分割与识别.在公共测试视频数据库CamVid dataset 进行实验,实验结果表明了该方法的有效性.