目标检测中特征不匹配问题研究进展

近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不...     

融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型（英文）

弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。     

可变阻力特征对锥套拖曳位置的影响

为了突破传统空中加油稳定伞对于加油机飞行速度和高度的限制,业内提出了可变阻力特征稳定伞的概念。本文分析了阻力特征变化对于加油锥套拖曳位置的影响,对一类可变伞撑角的变阻力特征稳定伞进行CFD数值模拟,得到了不同伞撑角下稳定伞的阻力随速度和高度的变化趋势。对加油软管进行离散建模,计算了软管拖曳形状。结果表明,通过改变伞撑角可以有效调节稳定伞的阻力特征,控制锥套的下沉量,验证了可变阻力特征稳定伞的可行性,拓宽了传统稳定伞适用的速度和高度范围。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

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。     

基于间接法在线能力评估和自主规划技术研究

针对运载火箭推力故障条件下的自主救援任务,研究了一种基于间接法的在线能力评估和自主规划方法.构建了以入轨点能量最大为最优性能指标的最优控制问题.通过数值方法探讨了在满足轨道倾角和入轨点路径角约束条件下,入轨点速度、远地点和近地点跟入轨高度之间的关系,设计了一种与入轨高度相关的特征量来对入轨能力进行评估.以近地点最高为救...     

冲偏出跑道事件风险影响指标分析

目前对冲偏出跑道风险的研究多基于事故统计数据,较少从飞行数据及飞行操作特征的角度进行分析。基于飞行数据,对冲偏出跑道事件开展风险分析。将飞行数据分为飞行状态、操作指令、信息3 类,以此研究飞机在起飞滑跑、着陆、着陆滑跑3 个阶段的状况及风险影响指标;通过数据所反映的操作特征,结合标准操作程序,推导出飞机偏离正常数据、与标准操作不相符的操作,得到影响正常飞行的风险因素;基于行为安全2-4 模型,建立冲偏出跑道风险评价指标体系,对实际案例的事故致因机理进行研究,着重分析操作特征及人为因素,并提出冲偏出跑道风险防控措施。结果表明：通过对飞行操作特征及飞行参数的分析,从操作类、数据类以及环境类3 个维度建立风险影响指标体系,可以降低指标因素对冲偏出跑道事件的影响;从人、机、环、管方面提出改进措施,可有效降低冲偏出跑道事件发生的概率。     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。     

第三类接触 泰国村民目击“外星生物”

正日期:2005年9月9日地点:泰国梅江区目击证人:多名特点/特征:人型生物/乘员,证人画稿,集体目击,证人照片泰国村民声称他们目击到一个"外星人"或是某种非地球生物,看起来像一个约70厘米高,体型矮小的人,却有着硕大的头部。超过10名来自美一月区才华南哈伊马角村(编注:泰