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摘要
针对现代空乘专业职业培训的智能化需求，文中对动态环境建模和智能感知的相关理论进行了研究。在动态环境建模上，引入一种基于光照补偿结构图的光照自然均衡算法，该方法在达到图像亮度均匀分布的同时，能够有效避免炫光，显著提升普通视频摄像机的动态信息采集能力。在智能感知方面，文中使用“胶囊”结构代替传统的神经元，组建了非线性网络。同时，为了避免有效信息的丢失、增强信息聚合能力，在该网络上加入了“挤压-激励”机制，组建后的网络更注重学习动作组合本身的内在机制，而不单纯进行数据集的模仿，具有更强的拟合能力。在公开数据集UCF-Sports与J-HMDB上对该网络进行了验证，并使用LeNet作为对比。仿真结果表明，文中算法的感知能力相较于LeNet有一定的提升。以J-HMDB数据集的仿真结果为例，该算法在f-Map、v-Map上分别提升了5.56%与4.98%，能够满足使用需求。
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