人脸识别-智慧城市

本文介绍了一个智慧城市项目中的人脸识别部分,包含数据集的组织结构、使用MATLAB进行XML文件读取的方法,以及如何通过卷积神经网络进行人脸识别的流程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

智慧城市人脸识别的部分:

现在数据集分三个文件夹:1.一个是prob 文件夹下面的dongnanmeneast_15_1920x1080_30,一个是dongnanmenwest_16_1920x1080_30,还有一个是gallery。

现在有标注的部分是dongnanmenwest_16_1920x1080_30的标注数据。

怎么用matlab 读取CY 给了code。

识别是怎么说的:1.校验两张人脸是不是同一个人脸。

2.有数据库,从里面比对属于那一个人脸?

昨天是做了检测。 那么我现在要怎么办。

1. 用matlab 可以读取xml文件

2.看懂cnn 做的人脸识别?





内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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