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视频中的车辆检测追踪是公安技术部门研究的重点。提出了一种端到端的基于ResNet模型的车辆检测追踪技术,ResN et模型中的残差单元能够对该网络提取到的车辆特征在多层网络之间高效传递,减少了因深度增加导致神经网络退化的问题,提高了对车辆检测的效率。实验结果表明,在对白天和夜晚两种环境下的视频进行车辆检测,其检测率分别为95%、93%,整体检测率为94%,该方法表现出良好的鲁棒性。  相似文献   
2.
针对公安工作中嫌疑车辆种类型号众多、排查分类困难等问题,尝试提出一种基于AlexNet深度神经网络的车辆自动识别技术,能够快速实时对车辆进行分类识别,极大减少了利用人工进行嫌疑车辆排查的时间。该方法可以自适应地避免复杂环境背景对识别效果的干扰,提高嫌疑车辆的识别准确度。经验证,用1000张自然环境下车辆照片进行编程实验和仿真模拟,识别率达到了97.26%。该方法具有优良的鲁棒性和普适性。  相似文献   
3.
目的探究语音情感分析系统(Layered Voice Analysis,LVA)在不同情况下的表现,并通过分析数据找出影响系统识别率的因素。方法设置两种不同场景对20名研究对象进行提问,并录音。通过LVA语音系统对语音样本进行分析,使用SPSS统计软件对系统生成的参数进行统计分析。结果在未告知研究对象实验真相的情况下LVA语音系统平均识别率为91.75%,要远高于研究对象在知情情况下的识别率。在询问过程中,当未涉及敏感问题时,随着时间的推移研究对象的心理压力逐渐减小。结论LVA语音系统具有良好的情感分析和识别能力,可为司法工作提供参考。  相似文献   
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