基于支持向量机和人工免疫的新结合算法

为了减少大规模数据的支持向量机的样本训练时间，提出了人工免疫（aiNet）和支持向量机（SVM）相结合的算法（ai—SVM）。aiNet能在进行样本压缩的同时抽取原始数据的相关信息并保持原始数据的样本分布。压缩后的样本组成了抗体网络，并在此抗体网络上构建了支持向量机模型。最后结合实际数据样本对ai—SVM算法进行了验证。结果表明，ai-SVM算法可大大减小训练样本集和训练代价，且不降低精度。     

基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型

提出一种基于改进极限学习机（Online sequence extreme learning machine， OSELM）的新能源电站数据采集与监控（Supervisory control and data acquisition， SCADA）系统攻击检测模型。首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡，以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点。接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简，消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间。最后在AWID数据集上进行了大量对比实验，结果表明，所提的数据约简方法可有效地降低数据维度，降低了检测时间；与其他基于浅层学习算法的检测分类器相比，本文所提方法在检测准确度和误报率方面也体现出了更优性能。     

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

结合多通道特征和可形变模型的自然场景鸟类检测

可形变部件模型(DPM)在目标检测已取得较好的效果,但因为现有的目标检测数据集中鸟类样本数量过少,分布不均衡,而且采用的HOG特征无法较好的表征鸟类目标,造成自然场景鸟类检测的准确率很低。针对这个问题,本研究首先对Image Net数据集上的鸟类样本进行筛选和数据分析,选取自然场景中鸟类样本1 500个,生成对应的标注文件,建立了自然场景鸟类数据集;并提出一种结合多通道特征(Aggregate Channel Features,ACF)和DPM的自然场景鸟类检测方法,算法从自然场景鸟类数据集中的训练样本中,提取ACF特征,再通过Latent SVM训练得到ACF-DPM模型;进一步研究了模型组件和部件个数对于鸟类检测效果的影响。实验结果表明:本文算法在复杂的自然场景中,能够有效地进行鸟类检测,整体精度优于传统的DPM算法。     

基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法

基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性（Photo-response non-uniformity, PRNU）噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实现的。本文提出了一种基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法,该方法使用了深度堆叠自编码器网络,并设计了一种样本错配的技术对其进行训练。这种基于样本错配训练的端到端深度神经网络的使用有效避免了人工设计算法的局限性,对图像PRNU噪声进行了有效提纯,进而提升了其用于图像来源鉴别时的性能。在Dresden图像数据集上进行的比较实验结果表明,提纯后的PRNU噪声具有更好的性能。     

基于深度学习的先进陶瓷零件实时缺陷检测系统

传统先进陶瓷零件检测与分类的主流方法为纯机械尺寸过滤和人工判断,为解决其成本高、失误率高和损坏率高等问题,提出了基于深度学习的多目标实时检测分类模型（Multi-object real-time detection and classification model, MRDC）。该模型以YOLOv3为基础,使用SKNet作为注意力机制进行特征重构提高精确度,配合灰度图快速转化算法与跳帧检测方法提高检测速度,可实现实时缺陷检测。对实际生产中的先进陶瓷零件进行采集训练,多批次采集图像数据,每批数据含多个陶瓷零件的1 000张图像,平均精确率均值达到99.19％,用先进陶瓷零件生产线视频检验,识别分类的正确率达到100％,可以保证每分钟检测450~550个零件。多目标实时检测分类模型拥有识别速度更快、识别准确率更高和零件不易损坏等优点,可极大地节约生产原料与人力成本,减少废品产出。     

基于CVAE的超高速碰撞碎片云运动过程的快速预测技术

在航天器防护构型设计中，需要快速、精确预测空间碎片超高速撞击防护屏产生碎片云的质量分布及其运动过程。采用深度学习方法，基于条件变分自编码器（CVAE）模型和大量铝球超高速正撞击铝板的光滑粒子流体动力学（SPH）方法的数值模拟结果，初步构建了碎片云空间质量分布与运动特征的快速预测模型。数值模拟中把铝球速度（3.00～8.00 km/s）、铝球半径（2.00～8.00 mm）、铝板厚度（1.000～4.000 mm）以及观测时间（1.0～12.0 μs） 4个变量作为输入控制参数，生成大量格式统一的训练集数据。模型隐藏层采用200个特征数据来描述碎片云质量分布，训练集参数范围内平均误差在0.6%以内，生成一个碎片云质量分布的平均时间小于7 ms。     

基于改进的区域候选网络的行人检测

通过Caltech数据集训练区域候选网络时,发现其在场景复杂情况下存在大量的漏检和误检。经分析:一是区域候选网络使用VGG网络提取待检测图片特征,由于VGG网络层数较少,提取的特征不能够很好地表达行人;二是锚边框的尺度通过手工设计,没有利用到行人的尺度先验信息。针对以上2个问题,提出了一种改进的区域候选网络的行人检测方法,首先通过使用分类能力更强的Res Net提取待检测图片特征,然后利用检测小网络在卷积特征图上滑动,预测多个锚边框区域是否是行人并对锚边框位置和尺度进行修正,其中锚边框尺度通过KMeans算法计算得到。结果表明:本文算法在Caltech数据集上,比传统的VJ和HOG方法漏检率分别低36.23%、27.09%,比基于深度学习的方法 Ped Faster RCNN、MRFC+Semantic和UDN+漏检率分别低6.78%、3.73%、1.53%。研究表明本文改进的区域候选网络能够较好的检测行人。     

地面目标多角度SAR数据集构建与目标识别方法

南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick, UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar, MiniSAR）系统,针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理,构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集,并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题,本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明,虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率,但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近,该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。     

代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类

针对非平衡数据分类问题，提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中，引入一种新的自适应代价敏感函数，赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值，并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机（Support vector machine,SVM）优化模型作为基分类器，采用带有方差减小的随机梯度下降方法（Stochastic variance reduced gradient,SVRG）对优化模型进行求解。对比实验表明，本文提出的算法不但在几何均值（G-mean）和ROC曲线下的面积（Area under ROC curve,AUC）上明显优于其他算法，而且获得了较大的平均间隔，显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。     

基于RBF神经网络的储油罐底板缺陷量化方法

提出一种基于RBF神经网络来提高漏磁检测对储油罐底板裂纹缺陷的量化能力的方法。首先利用有限元仿真计算了不同长度、宽度、深度和倾斜角度的槽型缺陷漏磁信号,分析漏磁信号分布规律并提取磁异常幅值和占宽作为磁信号特征量,探讨了磁信号特征量与缺陷尺寸之间的关系并组建样本集。其次,建立RBF神经网络与模拟退火算法相结合的量化模型,并使用样本集对RBF神经网络进行训练,预测缺陷大小及倾角。结果表明,磁异常特征量随缺陷尺寸及角度呈现不同变化规律,通过RBF神经网络建立复杂关系网,结合模拟退火算法可精确量化缺陷,样本集内缺陷平均量化正确率约为98.71%,样本集外缺陷平均量化正确率约为86.67%。因此,基于RBF神经网络并且结合模拟退火的方法可应用于漏磁检测对储油罐底板的缺陷量化,为储油罐的安全评估提供理论依据。     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients, HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine, SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor, KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83.8%。     

SA-FRCNN：一种改进的机场停机坪目标检测方法（英文）

机坪场景下包含丰富的空间位置关系上下文信息。传统目标检测器往往只关注单一的视觉外观而忽略上下文信息;此外机坪数据集中部分类别识别准确率较低。针对上述问题,提出一种改进的机场停机坪目标检测方法,称为SA-FRCNN。该方法利用图卷积网络来捕获机坪场景下目标间的相对空间关系,将空间位置关系上下文融入模型生成空间感知特征;在特征提取过程中引入注意力机制,聚焦机坪目标的空间位置和关键特征;使用距离交并比损失实现目标更精确地回归定位。实验结果表明,SA-FRCNN方法在机坪数据集上目标检测均值平均精准度达到95.75%,部分较难检测类别的检测效果提升显著;有效提高机坪目标检测的准确性,较其他方法具有领先优势。     

基于水平集的多相活动轮廓图像分割模型

提出了一种新型的多相活动轮廓模型，是无边活动轮廓模型的广义形式。该模型具有如下特点：（1）提出了背景填充技术，可以在检测目标内部弱边缘时去除阻碍检测的背景信息；（2）在单次二相水平集收敛的基础上，采用多次收敛方式实现了多相分割模型（n-1次收敛实现n相分割模型，n〉1）；（3）介绍了一种提升算法，进一步增强了模型的计算稳定性。实验结果表明，该模型对弱边缘检测特别有效。     

SiamADN:用于无人机目标跟踪的孪生注意密集网络（英文）

基于深度学习的单目标跟踪技术在诸多计算机视觉应用中取得了卓越的效果。然而,现有跟踪器在图像目标变形、遮挡、移动等场景下的应用具有局限性。本文提出一种融合注意力机制和密集网络的孪生网络离线跟踪方法(SiamADN),重点针对无人机等小目标的跟踪任务。首先,算法应用密集网络来减少消失梯度,从而加强特征转移;其次,在密集网络结构中引入通道注意力机制,增强感兴趣的关注度;引入高级角点检测网络以改进持续跟踪过程。在OTB-2015、UAV123,LaSOT和VOT等跟踪数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,在UAV123上的准确率为78.9%,运行速度为每秒32帧,具有较好的实际应用效果。     

基于可变形卷积与特征融合的机场道面裂缝检测算法

机场道面裂缝具有形态多变、宽度狭小、长短不一、且空间走势呈自由曲线的不规则特征,现有算法检测效果不佳。针对此问题,本文构建了一种基于可变形卷积与特征融合的神经网络（Deformable convolution and feature fusion neural network,DFNet）模型。首先由可变形卷积模块来强化特征提取网络对裂缝形态特征的学习; 然后经多尺度卷积模块捕获不同感受野下裂缝的全局信息;最后通过特征融合模块来提取裂缝不同层次的特征,通过融合裂缝低级特征与高级特征,实现对机场道面裂缝的准确分割。在采集的实际机场道面裂缝数据集上,与其他6种现有算法进行了对比实验,本文算法在像素级分割的F1-Score上达到了90.95%,效果优于全部对比算法。DFNet算法提高了对机场道面裂缝检测的能力,实验结果表明本文算法较好地达到了工程实际要求。     

基于深度学习的离港航班延误预测模型研究

为了对离港航班延误进行有效预测,在融合航班数据和气象数据的基础之上,提出一种基于深度学习的离港航班延误预测模型。针对航班延误数据集的非平衡特性,提出利用焦点损失函数来减轻非平衡数据集对模型的影响;针对小数据集时模型预测效果不佳问题,提出了一种简单的数据集增强方法,在一定程度上提高了模型的预测精度。以成都双流机场的相关数据对模型进行仿真实验,结果表明模型可以达到85%以上预测精度,具有一定的实际价值。     

小样本图像分类中的类别信息融合网络

小样本图像分类任务要求模型仅从少量的图像样本中学到新类别的正确分类方法,是一种特殊的分类任务。然而,以往大多数小样本工作都单独处理来自不同类别的样本,而没有充分利用到不同类别间的信息。本文提出了一种新的类别融合网络（Category-fusion network, CFN）,通过融合来自不同类别的样本信息,同时挖掘类别内和类别间的信息。CFN的重要部分是一个融合映射的学习,即如何融合样本中的特征,从而映射出网络参数。其中的一个重要问题是融合映射是否应该随不同的输入样本而改变。本文设计了3个不同的模块：具有固定映射的类无关模块、融合映射仅依赖于期望学习的目标类别的半相关模块和完全相关的模块,其中融合映射完全依赖于输入样本。本文的网络可以通过学习多个类别的样本之间的关系来进行类别概念的学习,并生成融合信息的分类器。实验结果表明,本文网络在广泛应用的MiniImageNet数据集上得到了60.03%的分类精度。     

模糊的类内矩阵模式主分量分析及在人脸识别中的应用

矩阵模式主分量分析（MatPCA）作为有效的特征提取方法能同时处理矩阵表式的模式和向量表式的模式。但与主分量分析（PCA）方法一样,MatPCA没有使用样本的类别信息,因此所提取的特征不能提供足够的判别信息,进而影响随后的分类性能。为有效利用样本的类别信息,在MatPCA基础上提出了一种新的特征提取方法——模糊的类内MatPCA（F—WMatPCA）。F—WMatPCA利用模糊K最近邻（FKNN）求解训练样本的模糊隶属度并在模糊的类内执行MatPCA。由于F—WMatPCA使用更多的类别信息,因此能有效地提高识别精度。对0RL,Yale人脸数据集和几个UCI数据集做了实验,结果证实了该方法的有效性。另外,讨论了F—WMatPCA在人脸识别上的应用,并与F—Fisherfaces作了比较,结果表明F—WMatPCA具有比F—Fisherfaces更稳定、更鲁棒的识别性能。     

雷达的目标识别技术

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明，采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时，将使识别的目标信息更精确，从而能更早地形成稳定的航迹，达到对目标的准确识别。