基于异步事件流的空间点目标跟踪方法

在当前的空间态势感知领域,针对快速移动的空间点目标的检测与跟踪,传统的基于帧的视觉传感器表现出了一定的局限性,难以满足日益增长的任务需求.因此,基于神经形态学的事件相机,凭借其高时间分辨率和高动态范围,已成为目前的研究焦点.提出一种基于异步事件流的空间点目标跟踪方法.通过单层脉冲神经元滤除其中的噪声,并得到候选目标;采用最近邻运动轨迹关联对候选目标进行持续跟踪,从而得到每个候选目标的运动轨迹;通过特征权重虚警滤除去除候选目标中的虚警目标,保留实际的空间点目标的运动轨迹.在实验阶段,分别使用CeleX-V事件相机测量事件数据和公共空间目标事件数据集(EBSSA数据集)验证了所提出算法的有效性.实验结果显示,在灵敏度和信息量两项指标上,相较于文中提到的基于事件的空间目标跟踪方法具有一定的优势,证明了基于异步事件流的空间点目标跟踪方法能够准确地从原始事件流数据中检测出一个或多个空间点目标,并获取其运动轨迹.     

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下，由于场景的复杂性及目标的多样性，监控视频中的目标存在难以检测的情况，如目标被遮挡、目标尺寸变化等，目标检测任务仍然存在挑战。基于此，提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进，使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在；利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点，在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合，提高特征图可能存在目标区域的响应值；在目标检测算法的检测器中，引入一个定位分支，利用视频帧的运动前景图，学习候选目标的定位置信度，并与目标的分类置信度加权求和，作为目标最终的置信度，再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明，在固定摄像机下采集的数据集中，所提算法能够提升目标检测的准确率。      

基于随机森林的物联网设备流量分类算法

物联网（IoT）设备流量分类对网络资产管理有重要意义，基于流量统计的分类技术是当前研究热点。已有算法主要基于流信息建立特征向量，而对数据包信息利用较少。改进了基于随机森林的物联网设备流量分类算法，基于流信息和流数据包信息共同建立特征向量。实验结果表明:所提算法与其他算法相比，所提算法的平均分类准确率由56%提高到82%，平均召回率由47%提高到67%，平均F₁得分由0.43提高到0.74，混淆矩阵对比也有明显提升，因此具备更好的分类效果。      

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

基于多模态联合语义感知的零样本目标检测

零样本目标检测借助语义嵌入作为引导信息,将未见过的物体的视觉特征与类别语义嵌入映射到同一空间,根据其在映射空间的距离进行分类,但由于语义信息获取的单一性,视觉信息缺乏可靠表示,易混淆背景信息和未见过对象信息,使得视觉和语义之间很难无差别对齐。基于此,借助视觉上下文模块捕捉视觉特征的上下文信息,并通过语义优化模块对文本上下文和视觉上下文信息进行交互融合,增加视觉表达的多样化,使模型感知到前景的辨别性语义,从而有效地实现零样本目标检测。在MS-COCO的2个划分数据集上进行实验,在零样本目标检测和广义零样本目标检测的准确率和召回率上取得了提升,结果证明了所提方法的有效性。     

一种历史信息特征敏感的行人迭代检测方法

基于深度学习的目标检测算法通常需要使用非极大值抑制等后处理方法对预测框进行筛选，无法在行人拥挤的场景下平衡模型的检测精度和召回率。虽然迭代检测的方法可以解决非极大值抑制等方法带来的问题，但是重复检测同样会限制模型的性能。提出了一种历史信息特征敏感的行人迭代检测方法。引入带权重的历史信息特征（WHIC），提高特征的区分度；利用历史信息特征提取模块（HIFEM）得到不同尺度的历史信息特征，并融合进主网络中进行多尺度检测，增强了模型对历史信息特征的敏感度，有效抑制重复检测框的产生。实验结果表明：所提方法在拥挤场景的行人检测数据集CrowdHuman和WiderPerson上取得了最优的检测精度和召回率。     

基于ELMo-GCN的核电领域命名实体识别

在核电领域的知识管理过程中，需要使用命名实体识别技术抽取高质量语义实体，以进行核电领域文本的智能分析和处理。在现有研究的基础上，通过增强网络对上下文信息的提取能力，提升模型对嵌套命名实体的识别准确率。经实验验证，所提方法较现有方法在准确率与召回率指标上提升显著，与BiFlaG网络对比，准确率提高9.52%，召回率提高8.51%，F₁值提高9.02%。所提方法对嵌套命名实体识别优于BiFlaG等网络。      

基于三维点云模型的空间目标光学图像生成技术

空间探测任务中大量先验图像数据的缺乏，使得基于光学图像的态势感知和导航算法无法被有效定量测试和评估。针对此问题，提出了一种基于三维点云模型和射影变换基本理论的空间目标光学图像生成方法。在完成对空间目标三维点云模型和仿真摄像机模型构建基础之上，利用射影变换基本理论依次计算像平面所有像素点与空间目标三维点云模型空间点的对应关系，并基于Lambertian漫反射模型和相对应空间目标三维点云模型空间点的光照方向，得到所有像素点的灰度值，从而生成给定空间目标的光学图像。大量仿真实验表明:与传统的基于解析模型的仿真图像生成方法相比，所提的空间目标光学图像生成技术能够以更快的速度生成更加真实的仿真图像，且生成的仿真图像可以广泛应用于椭圆拟合、陨石坑检测、着陆器视觉导航、航天器交会对接、空间目标跟踪等典型空间应用算法的定性与定量评估。      

基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路。针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数。首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数,最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和,得到最终的损失函数。通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验,附加了形态损失函数后平均交并比（MIoU）、准确度（ACC）及F1 Score均有提高。从预测的图形来看,附加了形态损失函数后,预测的道路更为连续。所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度。     

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域，基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储，难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题，将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中，并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器，其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明，低比特量化方法及其FPGA加速器实现，可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

复杂背景下机场道面细带状结构病害检测算法

机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少,呈细带状结构,且与复杂背景对比度低,现有检测算法效果不佳。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。首先,利用注意力机制模块CBAM,使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域,抑制干扰信息;其次,构建残差空洞金字塔模块,提取不同尺度空间下的特征信息;然后,设计最大池化支路,便于之后浅、深层不同层次特征进行融合,加强模型对于病害的定位能力,并且将深层特征输入3种不同扩张率的扩张卷积和金字塔池化模块,使得病害特征包含更多全局上下文信息;最后,对所有层输出的病害特征信息进行融合,实现不同尺度、不同层次特征的信息互补。与目前3种经典的目标检测算法在机场道面病害图像数据集APD上做了对比实验,结果表明:所提算法的mAP达到78.51%,优于对比算法。所提DetMSPNet模型,提高了算法对机场道面细带状结构病害检测中宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少、与复杂背景对比度低等情况的适应能力。      

基于Faster R-CNN的精密零部件的识别方法

在航空航天领域中，惯性陀螺等精密器件装配精度要求较高，目前大多采用人工装配的方法，装配效率低、装配过程受人主观影响大。针对上述存在的问题，采用基于Faster R-CNN模型的目标识别算法，通过VGG16特征提取网络提取特征信息，在模型训练过程中利用COCO数据集的深度网络模型进行迁移训练，防止模型过拟合并加速参数的训练过程。同时，该方法还与其他深度学习模型以及传统的目标识别算法进行了对比，在自建的数据模型测试集上进行试验。结果表明，基于VGG16的Faster R-CNN目标识别模型在复杂环境及物体发生遮挡的情况下对于惯性陀螺的识别具有明显的优势，准确率可达到87.80%，召回率80.30%，识别速度可达到15FPS，能够满足实时性要求。     

基于雾计算的无线传感器网络联合入侵检测算法

为了保障无线传感器网络的安全性,提出一种基于雾计算的联合入侵检测算法Fed-XGB。Fed-XGB算法通过引入雾计算节点扩展网络边缘,减少通信时延,在提升联合学习全局模型和局部模型准确率的同时,降低了传输带宽和隐私泄露风险;通过改进基于直方图的近似计算方法,适应无线传感器网络数据不均衡特征;通过引入TOP-K梯度选择,最小化模型参数上传次数,提高模型参数交互效率。实验结果表明: Fed-XGB算法的检测准确率在0.97以上,误报率在0.036以下,优于其他对比算法;在遭受中毒攻击及数据含噪的情况下,算法检测分类性能依然稳定,具有较强的鲁棒性。      

基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法

提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.     

一种基于时标状态的启发式航天器任务规划算法

深空探测领域对实时性要求较高,在较短时间内找到规划解是深空探测自主任务规划中的一个要求,运用启发式规划算法是达到该要求的方法之一。而深空探测自主任务规划的另外一个特点是需要处理持续动作和数值信息。针对深空探测任务特点,采用规划领域定义语言PDDL,建立深空探测领域中知识模型,描述操作中遇到的时间与资源约束;随后应用以条件数为代价的启发式搜索方法对深空探测规划问题进行求解,并将其与TFD规划器中以动作时间为代价的上下文增强累加启发式搜索方法得到的结果进行对比,得出以条件数为代价的启发式搜索方法在搜索速度方面效果更佳,满足深空探测自主规划任务实时性要求。     

一种基于轻量化CNN的天文暂现源智能识别方法

天文暂现源携带了关于天体本质及演化过程的丰富信息,对暂现源进行探测与研究具有极为重要的科学价值。天文暂现源的辐射峰值大多在X射线或伽马射线,天基望远镜对这些高能波段的观测优势是地基望远镜无法比拟的,更适合于暂现源观测。但由于星载计算机的性能约束,很难实现依托于地面强大算力的复杂检测算法。针对以上问题,提出了基于轻量化卷积神经网络（CNN）模型的天基暂现源检测算法,并在嵌入式ARM平台上实现了模型部署。实验结果表明,本文提出的轻量化CNN暂现源检测算法的模型复杂度和计算量不及Deep Hits算法的1/4,准确率达到96.52%,可应用于星载有限算力平台,实现未来的天基暂现源实时检测。     

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。