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DDQN的片上网络混合关键性消息调度方法

对片上网络（NoC）承载的混合关键性消息进行实时调度是其应用于航空电子系统片上多核通信的关键。为解决可满足性模理论（SMT）法求解效率低、低优先级消息等待延迟大的问题,提出了一种基于双深度Q网络（DDQN）的混合关键性消息调度方法。将虫孔交换机制下的消息调度问题建模为马尔可夫决策过程,建立包含环境、动作、状态、奖励的多层感知调度模型;随机生成多组分布不同的混合关键性消息作为训练样本,采用DDQN算法求解该调度模型;在此基础上,提出并实现了带孔隙DDQN算法,在保证时间触发（TT）消息可调度前提下为速率约束（RC）消息预留用于虫孔交换的时隙。算例研究表明:所提方法的求解时长及TT消息确定性端到端延迟的平均值均低于SMT法;带孔隙DDQN算法的RC消息延迟较不带孔隙DDQN算法和SMT法显著降低。      

基于深度学习的图像匹配方法综述

图像匹配是飞行器视觉导航中的一项关键技术。基于深度学习的图像匹配方法在近几年快速发展,其特征提取网络比传统方法具有明显优势与广阔的应用前景。基于深度学习的图像匹配方法可以按照网络结构的不同分为单环节网络模型匹配方法和端到端网络模型匹配方法。首先对单环节网络模型中的特征检测模型、描述符学习模型、相似度度量模型和误差剔除模型逐一进行了深度调研及分析,然后对端到端匹配网络模型中的单网络结构方法和多网络结构组合方法进行了针对性的综述,并对经典的端到端匹配网络模型算法进行了介绍和分析。最后,结合目前基于深度学习的图像匹配方法存在的问题,指出未来可能的发展趋势和方向,为后续研究者在深度学习图像匹配的研究提供一定参考。     

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

液池深度对水滴撞击水面后形态特征影响的实验研究

用实验方法对液滴撞击液面后的形态特征及其机理进行了研究。用高速摄像机记录了不同液池深度下的液滴撞击液面过程,总结出了在不同阶段出现的液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象。基于计算机视觉算法开发了图像处理程序,实现了特征几何参数的自动提取。讨论了液池深度、韦伯数、初始液滴直径和液滴下落高度等因素对特征运动形态的影响。结果表明：在韦伯数一定的情况下,当液池深度跨越某个临界值时,液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象发生显著变化;液冠–液坑高度比随韦伯数的增大在一定范围内增大;中心射流能否分离出次生液滴与液池深度和初始液滴直径有密切的关系。     

导流块深度对抛物形凹面腔中激波反射聚焦的影响

为研究导流块深度对抛物形凹面腔内径向入射激波聚焦过程的影响,对马赫数为1.41的径向入射激波在导流块深度分别为0,5,10,15mm的凹面腔内反射聚焦过程进行了实验研究。结合高速CCD拍摄到的凹面腔中气流流场纹影照片和动态压力传感器测得的聚焦过程中流场的压力变化,对径向入射激波在凹面腔内的反射聚焦过程进行了描述。通过比较不同导流块深度下激波反射聚焦过程,发现随着导流块深度的加深,前导激波聚焦和反射激波聚焦的时间差会减小,使激波聚焦的强度增大,当导流块深度从0mm增加到15mm时,激波聚焦所致的峰值压力从0.39MPa增加到0.51MPa。但是,随着导流块深度的加深,压力增益下降,并使排气过程的难度加大,因此导流块深度为10mm左右时能取得较好的聚焦效果。     

燃油射流横流穿透深度试验和数值模拟

采用激光粒子成像测速仪(PIV),试验研究了不同动量比下燃油射流在横向空气流中的穿透深度特性。同时,采用数值计算方法,对射流穿透特性进行了模拟,并将试验和计算结果,分别与已有的经验关系式,及考虑气动韦伯数影响修改后的关系式进行对比。结果表明:燃油射流上边界深度与幂指数关系式较吻合;采用VOF两相流模型能较准确地模拟出燃油射流的喷雾核心深度;修改后的关系式与不同燃油-空气动量比范围下的喷雾核心深度较吻合;燃油-空气动量比和气动韦伯数,是影响燃油射流横流穿透深度的主要参数。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。