在超高电压等级情况下，输电工程引起的电磁环境问题备受关注。在模拟电荷法的基础上提出分区域算法，将超高压输电线路在复杂场景下的计算区域划分为2个子区域，并在虚拟边界面设置模拟电荷作为子区域间的耦合条件。通过对双回输电线路下存在建筑物时的工频电场进行实例计算，结果验证了该算法的正确性和有效性，由效率对比可知分区域算法在保证精度的前提下能有效提高计算速度并减少计算内存。利用分区域算法对输电线路下存在树状物时的工频电场进行计算，计算结果与理论分析结果一致。可见，分区域算法在复杂场景下超高压输电线路的电场计算中有较好的应用前景。

针对实际交通场景下的车辆目标，应用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN框架，结合ImageNet中的车辆数据集，把场景中的目标检测问题转换为目标的二分类问题，进行车辆目标的检测识别。相比传统机器学习目标检测算法，基于深度学习的目标检测算法在检测准确度和执行效率上优势明显。通过本实验结果分析表明，该方法在识别精度以及速度上均取得了显著的提高。

复杂场景不同规格的螺丝垫片数据集，该数据集包含100张放置在随机背景中的螺钉和螺母的图片，用于小物体检测。在随机颜色和障碍物背景的条件下，放置不同规格和随机数的螺钉和垫片，形成小目标检测的场景。

高度复杂场景真实感绘制技术的研究,博士论文

实时ArcFace多重识别 使用RetinaFace和ArcFace的人脸检测和识别在GTX1660ti上可以达到近24 fps。 怎么跑 安装纱 sudo apt install curl curl -sS https://dl.yarnpkg.com/debian/pubkey.gpg | sudo apt-key add - echo "deb https://dl.yarnpkg.com/debian/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yarn.list sudo apt update && sudo apt install yarn 电子节点JS客户端 cd electron-client yarn或npm install yarn start或npm start 为视网膜脸部构建R-CNN cd .

在音视频通话的现实场景中，不同的参会人说话音量各有不同，参会用户需要频繁的调整播放音量来满足听感的需要，戴耳机的用户随时承受着大音量对耳朵的 “暴击”。因此，对发送端音量的均衡在上述场景中显得尤为重要，优秀的自动增益控制算法能够统一音频音量大小，极大地缓解了由设备采集差异、说话人音量大小、距离远近等因素导致的音量的差异设备的多样性最直接的体现就是音频采集的差异，一般表现为音量过大导致爆音，采集音量过小对端听起来很吃力。 webrtc 的 AGC算法 AGC是自动增益补偿功能（Automatic Gain Control），AGC可以自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。 webbrtc中的结构如下：

复杂场景下运动物体检测与跟踪算法的研究.pdf

复杂场景下，跌倒检测数据集。图片来源互联网，结合了多个数据集进行统一更名，重新调整标注，消除重复图片，共计6800张，标签文件为xml格式。只有fall一个标签。文档里边提供批量更名的脚本，批量修改标签名字的脚本。数据集的预处理工作不容易，花了很多的功夫精心挑选的数据。

海上石油平台监控环境复杂，采油工作平台摄像头监控角度不同，海上环境复杂多变，雨雾等天气下，摄像头图片模糊不清.针对上述增加了目标检测的难度的问题，提出了一种基于卷积神经网络的复杂场景目标检测算法（简称ODCS）来检测图像中的特定对象.该方法结合不同分辨率的特征图预测来自然处理各种尺寸的对象，消除了特征重新采样阶段，并将所有计算封装在单个网络中，这样易于训练且可以直接集成到需要检测组件的系统中.实验结果表明，相对于传统的方法，该方法检测在准确率和召回率上明显提高，且检测效率能够满足实时应用的要求.

传统的文本检测方法大多采用自下而上的流程，它们通常从低级语义字符或笔画检测开始，然后进行非文本组件过滤、文本行构建和文本行验证。复杂场景中文字的造型、尺度、排版以及周围环境的剧烈变化，导致人的视觉系统是在不同的视觉粒度下完成文本检测任务的，而这些自底向上的传统方法的性能很大程度上依赖于低级特征的检测，难以鲁棒地适应不同粒度下的文本特征。近年来，深度学习方法被应用于文本检测中来保留不同分辨率下的文本特征，但已有的方法在对网络中各层特征提取的过程中没有明确重点特征信息，在各层之间的特征映射中会有信息丢失，造成一些非文本目标被误判，使得检测过程不仅耗时，而且会产生大量误检和漏检。为此，提出一种基于注意力机制的复杂场景文本检测方法，该方法的主要贡献是在VGG16中引入了视觉注意层，在细粒度下利用注意力机制増强网络内全局信息中的显著信息。实验表明，在载有GPU的Ubuntu环境下，该方法在复杂场景文本图片的检测中能保证文本区域的完整性，减少检测区域的碎片化，同时能获得高达87%的查全率和89%的查准率。