基于5G+AI的交通视频融合感知及数字孪生解决方案提供商

本文面向体态和手势这两种常见的感知通道，系统地研究其中的问题挑战及其解决方法。 随着人们对于姿态恢复和手势识别的精确性和易用性越来越高的要求，缺乏先验知 识表示、准确率与时延折中、标定过程繁琐以及有标数据不足等关键问题与挑战交错叠 加。首先，一些人类熟知的有助于解决感知问题的先验知识难以直接嵌入在基于深度机 器学习的端到端的感知计算方法中，其次，现有的基于肌电信号的手势识别方法难以同 时做到高准确率和低时延，再次，现有的基于肌电信号的手势识别方法通常需要用户在 每次佩戴设备后先进行严格的标定;最后，现有的基于肌电信号的手势识别方法依赖于 大量的具有手势标签的训练数据，然而这些有标记的训练数据通常难以获得。本文重点 面向上述问题和挑战，在深度机器学习框架下设计针对性的解决方法，主要创新点包括 (1)针对基于无标记单目相机的体态感知中缺乏先验知识表示的问题，提出了一种新的 先验知识的表示方式- 一高度图一一用于从单目相机拍摄的视频中精确地恢复三维 人体姿态。在此基础上， 提出使用双流深度卷积网络融合彩色图像和高度图两种输入 信息来估计二维人体姿态，充分利用了人体各部位的高度这一先验信息来

感知与控制技术传感器、控制器、嵌入式系统 国标GB7665-87对传感器的定义为：能够感受规定的被测量并按照一定规律转换成 可用输出信号的器件或装置。 该定义说明传感器是由敏感元件和转换元件构成的检测装置，具有“感”和“传” 两方面的基本功能，能够完成检测任务，然后将探知的信息变换为电信号或其他预 先指定的信号形式输出，便于传输、存储、处理和显示等。 传感器的输出与输入之间存在确定的对应关系，并且具有一定的精确程度。 在不同的技术领域中，传感器有不同的名称，比如传送器、变送器、检测器和探头 等，是根据器件用途对同一类型的器件使用不同的技术术语，而近年来已经逐渐统 一使用传感器这一名称。

人工神经网络 BP神经网络算法 梯度下降算法 感知器训练法则，权值，阈值

实现模式模式识别中的感知器算法，结构比较简单，容易看懂，而且最后能够自己输入模式进行判断。

5G 网络下资源感知的服务功能链 协同构建和映射算法

人工神经网络，讲：MP模型，感知器，单层及多层前向网络。比较基础，属于入门级。有例题讲解。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab图像处理_压缩感知中ROMP的代码实现_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

文中针对无线通信系统中稀疏信道估计算法进行研究，通过对比传统的基于训练序列的信道估计算法LS，对基于压缩感知的稀疏信道估计算法OMP进行分析。讨论了训练信号长度、信道稀疏度及噪声强度对整个估计性能的影响。在相同的实验条件下生成二维稀疏信号，从精确重构概率和信噪比方面对比了两种算法的性能。证明压缩感知方法可以有效的利用稀疏特性，在较短的训练序列情况下实现信道脉冲响应的精确估计。

随着全球汽车产业智能化和网联化的爆发式发展，作为车联网重要支撑的通信技术面临着频谱资源紧缺的难题。除了提供安全服务以外，车联网服务需求的多样性使得引入认知无线电技术成为有效的解决途径，可以实现与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，但车联网复杂动态变化环境的影响使得频谱利用率性能的提升受限。提出了充分利用潜在的多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流的变化规律的方法，并利用其规律指导频谱的感知和共享。通过搭建系统级仿真平台进行仿真分析，结果表明所提方案的频谱效率得到有效提升。