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本发明公开了一种基于随机投影和Fisher向量的人物行为识别方法，采用随机投影定理的方法替代主成份分析法进行特征降维，以解决其时间消耗大，主成份保留不明确等问题，随机投影定理表明，通过一个压缩测量矩阵，可以把具有稀疏性质的原始信号投影到某个低维子空间上，该映射后的向量与原始高维特征向量间点距离基本保持不变，即整个压缩过程不会产生数据的曲解。此外不同于BoW模型的硬划分，本发明采用GMM—Fisher向量混合模型对轨迹特征向量进行软划分，它融合了Fisher核生成模式和判别模式的特点，不仅能计算出每个特性描述子出现的频率，还能从统计学的意义上描述这些特征描述子的概率分布情况，既丰富了行为动作的特征表达又提高了行为识别的效率。

本发明提供了一种多模态方面级情感分析方法及系统，所述方法包括：获取多模态数据集，使用文本预训练模型得到文本的特征表示，使用目标检测模型得到区域图片的特征表示，通过Transformer模型获取图片的区域级视觉特征；通过跨模态Transformer层对文本特征与区域级视觉特征之间的交互进行建模，生成视觉过滤矩阵以去除视觉噪声。通过跨模态注意力机制，将区域级视觉特征与最相关的文本信息进行对齐，利用自适应门控机制融合有效的区域单词对；基于图片文本关系对特征进行筛选与过滤，通过输出层实现情感分类。本发明充分考虑语境对情感分析的影响，通过深度过滤和融合特征，有效去除冗余，准确识别不同语境下的情感倾向。

本发明公开了一种基于在线迭代子空间学习的目标跟踪方法，首先进行目标图像的校准后，随后采用子空间集合在线迭代更新的方法更新子空间。本发明提供的目标跟踪方法，对于监控视频每一帧图像中待跟踪的目标，在完成目标图像的校准后，只需以在线方式更新子空间，跟踪过程中所维持的子空间集合所占用的存储空间远远小于经典目标跟踪方法所维持的“字典”所占用的内存空间，减少了对内存的需求量，提升了目标跟踪方法的效率。在目标被部分遮挡或受到光照变化影响时，依然能有效跟踪目标；即便遇到跟踪的目标对象发生了较大的姿势变化、受到严重的污染、光照明暗强烈变化时，本方法仍旧能较好地跟踪目标，具有较强的鲁棒性。

本发明提供一种轮胎转移架，涉及轮胎生产领域，包括架体组件，所述架体组件的外端位置处设置有遮挡组件，架体组件的上端位置处设置有顶架组件，顶架组件的顶部位置处卡接安装有承载组件，阻挡组件的根部与外接组架连接处所设置的连接块，具有能够调节方向的棘轮机构，方便通过阻挡组件对承载组件直接掀起，实现将轮胎的下料，而直接将阻挡组件的延伸架拉出后，能够让承载组件与地面之间形成坡度，方便轮胎的上料效果，从而让装置整体能够稳定且方便的进行对轮胎的转移效果，有利于解决简单的转运架，只能够将单个的轮胎进行转运，较大尺寸的轮胎放置在转运架的过程较为困难，直接使用叉车设备，还具有一定的安全隐患问题。