一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统

    公开(公告)号:CN112085384A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010937135.6

    申请日:2020-09-08

    Abstract: 本发明给出了一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统,包括利用层次分析法,确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数,再对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理,得到原始数据样本,基于模糊推理理论,对原始数据样本进行模糊归一化,构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据,基于风险源指标体系表,对风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模,对风险源进行智能综合评价及预测。本发明构建了分析所需的原始数据样本以及完善的数据分析体系,并将原始数据样本中的语言变量转化为数字变量,最后利用改进的LSTM深度神经网络对数据进行训练,得到相比于现有技术更加稳定的邮寄物风险源评价模型。

    一种无锚点的人脸检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111160108A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911242653.X

    申请日:2019-12-06

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 一种无锚点的人脸检测方法及系统,方法包括:将待测人脸图像输入到训练好的人脸检测网络中进行人脸检测;所述训练好的人脸检测网络进行人脸特征提取,输出人脸热度图、人脸尺度图和人脸中心偏移量图;将所述人脸热度图中大于预设阈值的点认为是人脸,然后在所述人脸中心偏移量图上的对应位置取出人脸坐标偏移量,与所述人脸热度图的坐标相加,得到最终人脸的中心位置,最后在所述人脸尺度图上计算出人脸的宽高,得到人脸的坐标。本发明的人脸被表示为人脸框的中心点,然后根据中心位置的图像特征直接回归人脸框的大小,这样就减少了繁琐锚点的后处理时间,实现快速高效的人脸检测任务。

    一种无锚点的人脸检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111160108B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN201911242653.X

    申请日:2019-12-06

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 一种无锚点的人脸检测方法及系统,方法包括:将待测人脸图像输入到训练好的人脸检测网络中进行人脸检测;所述训练好的人脸检测网络进行人脸特征提取,输出人脸热度图、人脸尺度图和人脸中心偏移量图;将所述人脸热度图中大于预设阈值的点认为是人脸,然后在所述人脸中心偏移量图上的对应位置取出人脸坐标偏移量,与所述人脸热度图的坐标相加,得到最终人脸的中心位置,最后在所述人脸尺度图上计算出人脸的宽高,得到人脸的坐标。本发明的人脸被表示为人脸框的中心点,然后根据中心位置的图像特征直接回归人脸框的大小,这样就减少了繁琐锚点的后处理时间,实现快速高效的人脸检测任务。

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