基于依存句法的图像描述文本生成

现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则，但文本多为简单句，在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时，可使深度学习模型更具可解释性。图像结构注意力机制基于依存句法和图像视觉信息，用于计算图像区域间关系并得到图像区域关系特征；融合图像区域关系特征和图像区域特征，与文本词向量通过长短期记忆网络（LSTM），用于生成图像描述文本。在测试阶段，通过测试图像与训练图像集的内容关键词，计算2幅图像的内容重合度，间接提取与测试图像对应的依存句法模板；模型基于依存句法模板，生成多样的图像描述文本。实验结果验证了模型在改善图像描述文本多样性和句法复杂度方面的能力，表明模型中的依存句法信息增强了深度学习模型的可解释性。      

基于模板识别的高精度自动定位系统

为满足机器人辅助 医疗手术中高精度自动识别物体的需要,利用Bumblebee 2 摄像头拍摄图像,把黑白交互的椭圆和圆作为一个模板,用改进的角点提取方法提取出图像中的角点;在对图像进行增强之后,利用模板黑白格的几何对称性特征提取模板中的角点,然后区分出椭圆中的角点和圆中的角点,最后利用向量垂直关系提取出椭圆中的目标角点,识别出模板.通过Bumblebee 2自带的深度函数,提取模板的深度,得到模板在摄像头空间中的坐标,达到高精度自动定位物体的目的,克服传统摄像机需要标定内外参数的步骤.实验表明,定位误差在0.42 mm之内,基本上可以满足手术的要求.     

基于D3QN的无人机编队控制技术

针对无人机编队中控制器设计需要基于模型信息，以及无人机智能化程度低等问题，采用深度强化学习解决编队控制问题。针对编队控制问题设计对应强化学习要素，并设计基于深度强化学习对偶双重深度Q网络（D3QN）算法的编队控制器，同时提出一种优先选择策略与多层动作库结合的方法，加快算法收敛速度并使僚机最终能够保持到期望距离。通过仿真将设计的控制器与PID控制器、Backstepping控制器对比，验证D3QN控制器的有效性。仿真结果表明：该控制器可应用于无人机编队，提高僚机智能化程度，自主学习保持到期望距离，且控制器设计无需模型精确信息，为无人机编队智能化控制提供了依据与参考。     

基于Transformer的点云几何有损压缩方法

点云被广泛地用于三维物体表达,不过真实世界采集到的点云往往数据庞大,不利于传输与储存,针对点云数据冗余性问题,引入基于注意力机制的Transformer模块,提出一种基于Transformer的端到端多尺度点云几何压缩方法。将点云进行体素化,在编码端利用稀疏卷积提取特征,进行多尺度的逐步下采样,结合Transformer模块加强点空间特征感知与提取;在解码端进行对应的多尺度上采样重建,同样采用Transformer模块对有用特征进行加强与恢复,逐步细化并重建点云。与2种点云标准编码方法对比,所提方法平均获得80%和75%的BD-Rate增益;与基于深度学习的点云压缩方法对比,平均获得16%的BD-Rate增益,在相同码率点有约0.6的PSNR提升。实验结果表明：Transformer在点云压缩领域的可行性与有效性;在主观质量方面,所提方法也有明显的主观效果提升,重建的点云更接近原始点云。     

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

实时棒材图像识别与跟踪方法研究

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.      

智能化舰船要害检测、轨迹预测与位姿估计算法

准确检测与打击舰船要害部位可有效提升反舰导弹毁伤效能。针对舰船要害部位检测精度低、导引误差解算精度不足等问题，提出基于深度学习的舰船要害关键点检测、轨迹预测与导引头位姿估计算法。融合深层语义信息与浅层定位信息，采用SoftPool池化保留细粒度特征，提升多角度多尺度舰船要害部位检测精度；将关键点检测结果与舰船空间结构建立映射，解算导引头三维位姿；引入长短期记忆网络挖掘要害打击点时空特征，实现多尺度舰船要害动态轨迹预测。实验结果表明：所提算法对舰船要害部位检测与轨迹预测精度高，导引头位姿估计结果较准确，满足自主突防视角反舰导弹对复杂海战场的态势感知需求。     

特征点分段提取的时间序列模式匹配方法

常用的时间序列模式匹配方法难以平衡计算复杂度与匹配精度，针对该问题，提出了一种特征点分段提取的时间序列模式匹配方法。提取时间序列每个变量维度上的特征点，降低序列长度；将特征点序列转化为分位点矩阵，利用欧氏距离对分位点矩阵进行相似性度量；在几组时间序列数据集上对所提方法进行分类实验。结果表明：所提方法在降低计算复杂度的同时，获得了较高的匹配精度。     

基于分段化结构重建的2D/3D视频转换方法

为了缓解3D片源的不足,设计了一种分段化结构重建方法为视频2D/3D转换提供深度线索.采用分层提取的方式,将视频基于内容分解为子序列,在每个子序列中建立优化准则选择出处于非退化状态的关键帧,并以此为基础提出了分段化结构重建框架,利用改进的耦合自标定算法重构出每个子序列对应的离散3D结构信息,从而获取视频的深度线索.实验结果表明,该方法通过分段化后的局部优化,不仅使结构化重建能够有效处理多场景下的连续镜头,还加快了转换的效率,能够稳定、高效地获取深度信息,适用于视频2D/3D转换.      

一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法

针对火星局部地表形貌原始自然、色彩单一和纹理相似度高难以实现双目精确定位的问题,提出一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法.利用空间金字塔特征提取模块聚合不同尺度和位置的上下文信息,然后通过分层立体匹配架构构建多尺度的匹配代价卷,用条件代价卷归一化代替批量归一化层,在立体匹配网络的代价正则化阶段以深度信息为条件调制匹配代价卷特征,从而降低计算量,提升推理速度,并生成高精度的视差图.最终利用感兴趣目标的视差值并结合相机的基线参数,得到目标点在指定坐标系下的三维坐标从而实现定位任务.在火星模拟场数据集上的视差图达到了三像素误差小于0.017％,通过与GCNet+ CCVNorm等方法的结果进行比较,表明所提出方法在火星局部地表下的优势.     

基于多约束因子图优化的无人车定位与建图方法

针对目前在特定场景下应用的低速无人车定位系统极度依赖全球导航卫星系统（GNSS）,存在定位精度不高、漂移误差大、受环境影响严重等问题,提出一种低成本、高精度的无人车定位与建图方法。该方法基于三维激光定位与建图（SLAM）技术。首先,使用点云主成分分析（PCA）实现基于特征匹配的激光里程计;其次,将GNSS位置信息、点云分割聚类得到的地平面和点云聚类特征作为位姿约束分别加入图优化框架,消除激光里程计的累积误差;最后,得到最优位姿和大规模场景的点云地图,以实现无人车的自主定位导航。利用包含大型户外城市街道环境的KITTI数据集对所提出的SLAM算法进行了评估,结果表明:系统在3km运动距离情况下定位偏差可控制在1.5 m以下,在局部精度和全局一致性方面均优于其他里程计系统,为无人车的定位提供了新思路。      

SAR图像舰船识别的三维空间逆投影与匹配技术

提出一种合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）图像舰船识别新技术.首先通过将SAR图像逆投影至三维（3-D,Three-Dimensional）目标空间,提取目标空间3-D逆投影散射图 （BPSI,Back Projection Scattering Image）来表征观测舰船目标的强散射源三维分布;然后采用物理光学法预测各候选舰船目标的3-D热点散射图（HSPI,Hot Scattering Point Image）,进而匹配3-D BPSI与3-D HSPI来识别舰船.为了提高计算效率,采用一种两级分层匹配策略：第1步利用几何特征进行预筛选;少数被选取的候选目标参与第2步的分类判决,同时设计一种便于实现的“模糊”匹配准则,克服了“点对点”准则对计算误差等非理想因素敏感的问题.仿真和实测舰船SAR图像的实验结果,显示了3-D散射特征在目标区分能力和可视化效果方面的优势,证明了该方法的有效性.     

单幅图像的三维重构视觉系统特征点提取算法的研究与实现

实现基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的关键技术之一是有效提取彩色伪随机编码图像特征角点。为给图像特征点匹配提供更多的样本信息,采用定位于彩色图像Harris算子探测特征角点,并动态给出角点响应的自适应阈值条件。特征点提取实验及三维欧氏重构结果证实了该方法的适用性和有效性。     

自研激光雷达三维点云配准技术

为了实现激光雷达点云与图像重建点云的三维空间配准,基于自研三维扫描激光雷达系统,提出了新型的快速多尺度因子（FMSR）点云配准算法,研究了空间点云配准技术。该算法主要包括初始配准和精确配准2个步骤:初始配准使用基于尺度自适应关键点质量（ASKQ）的点云特征提取算法,提取关键点的特征匹配对,求解点云配准初始参数;精确配准利用K-邻近（KNN）算法全局搜索,提升计算效率,多次迭代得到2组点云之间的最优旋转矩阵、最优平移向量和最优尺度因子。仿真和实验结果表明,所提出的算法对空间目标（尺寸为20.30 m×7.85 m×26.56 m）实现空间点云配准,配准精度达到0.194 m,运行时间为16.207 s;与多尺度迭代最近点（S-ICP）算法相比,配准精度提高了0.131 m,运行时间提高了30%。所提出的空间点云配准技术可为场景重建和纹理匹配提供算法基础。      

Matching trajectory optimization and nonlinear tracking control for HALE

This paper concerns optimal trajectory generation and nonlinear tracking control for stratospheric airship platform of VIA-200. To compensate for the mismatch between the point-mass model of optimal trajectory and the 6-DOF model of the nonlinear tracking problem, a new matching trajectory optimization approach is proposed. The proposed idea reduces the dissimilarity of both problems and reduces the uncertainties in the nonlinear equations of motion for stratospheric airship. In addition, its refined optimal trajectories yield better results under jet stream conditions during flight. The resultant optimal trajectories of VIA-200 are full three-dimensional ascent flight trajectories reflecting the realistic constraints of flight conditions and airship performance with and without a jet stream. Finally, 6-DOF nonlinear equations of motion are derived, including a moving wind field, and the vectorial backstepping approach is applied. The desirable tracking performance is demonstrated that application of the proposed matching optimization method enables the smooth linkage of trajectory optimization to tracking control problems.     

基于起爆概率的无线电引信抗箔条干扰能力的量化表征方法

针对现有量化无线电引信抗箔条干扰方法的缺少,以防空导弹引信为例,结合箔条云运动轨迹模型和概率统计手段,提出基于起爆概率的无线电引信抗箔条干扰能力的量化表征方法。首先,在对单根箔条丝的螺旋下降运动进行分析的基础上,结合6-DOF非线性差分方程迭代计算得到箔条云的运动轨迹。其次,通过拟蒙特卡罗算法推导出箔条云的动态体密度函数,以箔条云的运动模型和动态体密度函数分别计算引信在箔条云近区干扰和远区干扰2种干扰作用下的不起爆概率。基于MATLAB构建箔条云轨迹模型,详细分析后得到箔条云动态的点分布模型,在此基础上利用拟蒙特卡罗方法得到箔条云的动态体密度函数,利用八叉树算法及最小二乘曲面法得到箔条云体积。最后,根据概率定义公式计算出箔条云干扰引信起爆概率。结果表明:所提方法客观、合理,为今后设计无线电引信抗箔条云干扰算法的启动条件提供了理论依据。      

基于激光扫描技术的大型船舶舱容量计量技术研究

介绍了一种应用三维激光扫描技术,采集获取船舱三维点云数据,对点云数据进行配准、修补,完成船舱内部构件精细建模,快速高精度的重建大型船舱三维模型,实现大型船舱容量快速计算的方法。运用三维激光扫描技术完成158000吨大型油轮液货舱容量计量,通过与传统容量计量方法进行比对分析,解决了单点数据采集模式弊端,达到了大型船舶舱容量快速、精准计量效果。     

一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题,提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法.该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则,采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹,并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标在遮挡结束后的接力跟踪.将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试,实验结果表明:该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪,而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪,保持目标运动轨迹的可靠性和完整性.     

月地转移轨道快速设计方法

月地转移轨道设计一般分为初步轨道设计和精确轨道设计.其中,初步轨道设计的准确性是确保后续精确轨道设计收敛的关键.提出了一种基于Lambert算法的月地转移轨道快速设计方法.以出月球影响球的时刻、位置和速度为中间变量,将轨道分为地心段和月心段分别进行计算.将探测器飞出月球影响球至指定再入点的地心段轨道简化为一个Lambert问题进行求解,提出了通过牛顿迭代法求解月地转移轨道Lambert问题的方法,避免了Lambert问题求解时大量的超几何函数和级数计算,提高了计算效率.在月心段轨道的快速计算中,提出了根据探测器出影响球速度矢量、月球停泊轨道倾角和近月点高度计算月心双曲线轨道根数的新方法.通过迭代计算,使得两段轨道在月球影响球处的位置和速度连续,从而获得一条完整的满足两端约束的双二体月地转移轨道.该方法计算速度快,精度相对较高.计算结果可以作为后续精确轨道设计的初值.