基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏,若不能精确测量出换能器的辐射声场,则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发,推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式,着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值,这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。     

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

基于视频的三维人体姿态估计

已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估计的准确率。基于此,设计了一种可以充分提取视频时序信息的卷积神经网络结构,在获得高精度的同时也具有消耗计算资源小的优点,仅仅使用二维关节点的坐标为输入即可恢复完整的三维人体姿态。然后提出了一种新的损失函数利用相邻帧间人体姿态的连续性,来改进视频序列中三维姿态估计的平滑性,同时也解决了因缺少帧间信息而导致准确率下降的问题。通过在公开数据集Human3.6M上进行测试,实验结果表明本文方法相比目前的基准三维姿态估计算法的平均测试误差降低了1.2 mm,对于视频序列的三维人体姿态估计有着较高的准确率。      

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于长椭球面波函数去卷积方法的高动态范围太阳射电成像

利用综合孔径射电望远镜对太阳进行观测时,通过对图像中存在的明亮扩展源进行准确建模并移除,可以更好地观测视场内的微弱源并提高图像的动态范围。在射电天文领域,主要利用CLEAN算法对图像中的明亮源进行移除,以显示微弱的背景。然而,使用图像像素作为基函数的CLEAN算法的固有限制导致其对扩展源的建模效果较差。为了克服这种限制,将基于长椭球面波函数（Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWF）的去卷积方法应用于太阳射电成像。PSWF最优正交基由脏图中的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）和UV覆盖共同决定。为了验证该方法的有效性,基于PSWF正交基对均匀圆环阵观测的太阳射电图像进行去卷积,并从动态范围和保真度两个方面定量化对比了CLEAN算法和基于PSWF正交基方法的性能。基于PSWF正交基去卷积方法剩余脏图中的微弱源更接近真实情况且动态范围更高。