【摘 要】
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人群密度估计在封闭、半封闭和非封闭场景中可以发挥非常重要的作用,它对人群安全以及现场突发事件的管理调度有重要意义,传统的客流密度估计方法通常由点注释生成的伪标签(即密度图)进行监督.然而,姿态、光照和遮挡等因素会为密度图带来显著噪声和虚假信号.密度贡献概率模型(Bayesian loss)不再依赖从点标注生成不完美的标签,改为更可靠地对每个注释点的计数期望进行监督,直接与真值点标注进行回归估计.此外,为该参数估计配备了一个标准的主干神经网络(Stacked Hourglass Networks)并引入注意
【机 构】
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北京市地铁运营有限公司,北京100044;北京久译科技有限公司,北京100070
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人群密度估计在封闭、半封闭和非封闭场景中可以发挥非常重要的作用,它对人群安全以及现场突发事件的管理调度有重要意义,传统的客流密度估计方法通常由点注释生成的伪标签(即密度图)进行监督.然而,姿态、光照和遮挡等因素会为密度图带来显著噪声和虚假信号.密度贡献概率模型(Bayesian loss)不再依赖从点标注生成不完美的标签,改为更可靠地对每个注释点的计数期望进行监督,直接与真值点标注进行回归估计.此外,为该参数估计配备了一个标准的主干神经网络(Stacked Hourglass Networks)并引入注意力机制,以提升轨道交通复杂场景人群密度估计的效果.
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近年来,食品安全问题时有发生,威胁着消费者的身体健康.对此,相关部门应进一步加强食品质量安全保障,不断优化食品安全检测技术,更好地维护食品市场秩序.本文综述了食品安全检测技术对食品质量安全的影响以及食品安全检测技术类型,分析了当前食品安全检测中存在的问题,并提出食品安全检测质量提升对策,以期为实际工作奠定良好的基础.
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