基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

基于主动度量学习的空中交通相似场景识别（英文）

空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素。如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略。考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM2L)来度量和识别相似的交通场景。首先获得了一些由资深空中交通管制员标记的交通场景样本;接着设计了一种基于投票差异的主动查询策略来选择最有价值的未标记样本交予领域专家进行标记;然后,利用ASVM2L从所有标记样本中学习到一个度量矩阵,用于后续分类算法完成相似场景的分类。在标准数据集上验证了ASVM2L的有效性,然后在中国中南扇区的历史空中交通数据集上对交通场景进行了度量和分类。实验结果表明,与现有的其他方法相比,本文所提方法能够更彻底地利用样本的信息,在有限的标记样本下达到更高的分类精度。     

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。     

多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法

针对空间特征点三维位置标定问题,提出一种多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法。该方法基于计算机视觉原理,通过在场景内放置棋盘模板确定图像场景位姿参数,而后根据多视图图像下的空间点图像坐标和场景位姿参数求解空间点三维位置坐标。试验结果表明,该方法下的空间点标记位置与真实位置间的距离误差小于1 mm,适用于高精度要求下的特征点位置标定。     

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。     

基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。     

基于主动度量学习的空中交通相似场景识别

空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素.如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略.考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM...     

基于深度学习的对流天气下终端区流量预测方法

为提高对流天气下终端区流量预测的准确性和稳定性,提出了一种多输入深度学习模型(Multi-input deep learning,MICL).在前人研究的基础上,扩展了影响终端区交通流的天气特征集,涵盖天气预报数据和机场气象报告(Meteorological Report of Aerodrome Conditions...     

基于深度学习的语义级中文文本自动校对研究

中文文本校对技术在字词级和语法级层面已取得了较好的效果,但在语义层面还没有比较成熟的方法。为实现语义级中文文本自动校对,将深度学习技术引入自动校对。首先,出于中文文本语义级自动校对的需要,在现有已公开的中文校对测试集的基础上,加入语义错误样本数据,并通过数据增强技术,扩大语义差错数据规模,以使训练集及测试集中语义错误占比达到50%以上。其次,针对典型的语义错误类型,构建其对应的语义知识集,包括成语知识集、古诗词知识集、历史人物主要事件朝代年表知识集、敬谦词知识集、地理知识集等。在建立语义知识集的基础上,基于BERT预训练模型对数据集进行训练。最后,经过预训练,在初步确定模型之后,结合关键参数,进行微调,确定最终的自动校对模型。     

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。     

面向繁忙区域扇区动态管理的相似运行场景识别（英文）

由于空中交通的不确定性,管制员在策略制定时面临着很大的挑战,而相似运行场景识别是一种很好的辅助管制员进行策略制定的方法。基于典型繁忙区域管制空域的运行特征建立了复杂度度量指标体系,在此基础上分析出区域扇区运行特征具有聚集性及连续性的特点,利用主成分分析有效地降低了数据维度和信息冗余,并利用主成分构建了代表运行模式场景和运行趋势场景的离散特征和时序特征。基于高斯核函数,采用欧氏距离和动态时间规整(Dynamic time warping,DTW)方法对特征间的相似度进行了度量,将度量结果输入到谱聚类模型中得到场景识别结果。聚类结果表明,基于上述指标体系,相似运行趋势场景识别效果不明显,相似模式场景识别结果较理想。最后采用多维缩放(Multidimensional scaling,MDS)方法对相似模式场景识别结果与扇区实际垂直运行进行了可视化对比,识别结果在高峰时刻能很好的反映运行情况,高峰时刻繁忙运行模式和开扇运行的匹配率达到96.7%,并分析出凌晨时段管制员在相似的场景下会做出不同决策,实验结果表明了识别结果的客观性及实际运行的主观性。相似的空中交通活动为管制策略制定提供了规律性支撑,也证明了这种方法在管制运行中对其他人工智能技术及动态策略制定的支持潜力。     

基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的,该方法需要手工标记大量的数据,代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类,然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类,类间和类内离散度都小的类别将被优先合并,同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量,最后,利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明,相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法,本文方法在性能上有一定的提升。     

基于深度学习的对流天气下终端区流量预测方法（英文）

为提高对流天气下终端区流量预测的准确性和稳定性,提出了一种多输入深度学习模型(Multi-input deep learning,MICL)。在前人研究的基础上,扩展了影响终端区交通流的天气特征集,涵盖天气预报数据和机场气象报告(Meteorological Report of Aerodrome Conditions,METAR)数据。将终端空域根据功能划分为较小的空域,并通过天气预报数据建立天气危险指数(Weather severity index,WSI)特征,以更好地量化天气的影响。MICL模型结合了卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)和长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)模型的优点,采用双通道分别输入WSI数据和METAR报告数据,可以充分反映终端区天气的时间与空间分布特征。以广州终端区在典型对流天气下运行的真实历史数据设计多场景实验,结果表明MICL模型与K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、CNN、LSTM等既有机器学习或深度学习模型相比,在均方误差(Mean squared error,MSE)、均方根误差(Root MSE,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)等性能指标上表现优秀,在30 min至6 h不等的预测时间范围内均具有最佳的预测精度和稳定性。     

基于轻量级卷积神经网络的人证比对

在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。     

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。     

一种基于合成孔径聚焦图像的目标测距方法

基于合成孔径聚焦图像提出一种新的目标测距方法。该方法利用小孔成像模型摄像机获取与目标视线垂直的等间隔线阵机位图像序列,并将线阵与目标视线交点处机位的图像作为基准图像。根据图像序列获取各距离段所对应的像差校正叠加图像,计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅像差校正叠加图像中相应区域的相似度,并选取相似度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素,相似度最大的像差校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。对合成孔径原理进行了仿真分析,并根据摄像机线阵实测数据和航拍序列实测数进行了测距实验。实验表明该测距方法鲁棒性好,算法简单,并且无干扰。     

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。     

基于相关性度量的伪主成分分析

采用数据样本间的相关性作为相似性度量,并引入样本的类信息,提出一种新的降维方法,即伪主成分分析(Pseudo-PCA),该方法尽可能地保持原样本的变化信息,同时又使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似。此外,将这种思想方法成功推广到近年来提出的2DPCA,MatPCA和(2D)2PCA。在ORL,Yale和AR等人脸数据集上的实验表明,该类方法的识别率高于相应的基于欧氏距离的PCA,2DPCA,M atPCA和(2D)2PCA等方法。     

一种多属性主客观对比评价模型及应用

提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。     

深度图像优化分层分割的3D场景流估计

针对现有基于RGBD数据的3D场景流估计方法,在复杂背景、弱刚性运动以及运动遮挡等情况下计算精度与鲁棒性较低的缺点,提出一种基于深度图像优化分层分割的3D场景流估计方法。首先,利用连续图像序列帧间光流信息对场景深度图像进行优化分层分割,提取图像中运动目标与背景的深度信息。然后,根据深度图像分层结果,利用坐标下降法并结合图像分层技术计算RGBD序列3D场景流。最后,分别采用RGBD、Middlebury以及SRSF等测试图像集对方法的深度图像分层和场景流估计的准确性与可靠性进行综合对比试验。实验结果表明:所提方法针对复杂场景、弱刚性运动以及运动遮挡等类型图像具有较高的场景流估计精度与鲁棒性。