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。     

一种无人机推测导航(DR)抗侧风控制策略

随着无人机应用领域的不断扩大，要求无人机在GPS信号失效时仍然能够保证一定的航迹跟随性能。在不给现役无人机增加其他的硬件配置的前提下，本文采用推测导航作为唯一的导航手段，并针对影响推测导航 精度的侧风扰动，研究了一种对抗侧风的控制策略。该策略的实质就是将普通的PID控制律改为一种容错控制律。仿真结果表明，这种控制策略在无人机作直线航迹跟踪时，效果十分理想。     

基于雷达对抗试验等效推算的密集压制干扰研究方法

面向雷达干扰研究的现实需求及作战目标雷达难以获取的现实困难,针对密集假目标压制干扰这一典型干扰样式,研究了密集假目标压制干扰效果替代等效推算的基本原理,建立了数学推算模型和仿真模型,构建了作战目标雷达的仿真系统,并基于试验数据表明了推算模型和仿真模型的正确性,为研究密集假目标压制干扰对作战目标雷达的干扰效果提供了高效、可靠的分析工具。     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性     

基于位置修正的轨迹测量方法研究

传统精密轨迹测量方法大都采用GPS、全站仪等设备,存在设备不易架设、数据不连续、对环境要求较高等缺点。针对该问题提出一种基于航位推算系统的轨迹测量方法。该方法在航位推算基础上引入了位置修正技术,通过起始点与终点坐标即可计算出系统俯仰角误差、方位角误差及里程仪标度因数误差。系统完成航位推算计算后,用求解出的系统误差对航位推算轨迹进行修正,即可获得高精度的轨迹数据。最后通过试验验证该方法可行,系统行进153m误差小于0.12m。     

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。     

温柔的清迈

清迈是轻的,这里没有工业,没有高楼大厦。清迈是慢的,这里没有地铁,没有匆忙行人。来到这里,轻轻说话,慢慢走路,生活,自有生活之美。轻慢清迈,清迈轻慢。     

基于多源影像的"祝融号"火星车高精度定位

2021年5月15日,中国"祝融号"火星车成功登陆火星乌托邦平原南部,首次独立在一次任务中成功实现"绕、落、巡"的探测目标.火星车高精度定位对于火星任务的顺利实施和后续科学研究都至关重要,如火星车路径规划和规避危险区域.详细介绍了基于多源影像的"祝融号"火星车定位方法,采用由粗至精的策略实现了着陆点在轨道器高分影像的精...     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

基于姿态在线规划的两轴转台过顶盲区规避

过顶盲区问题是目标在两轴转台奇异点附近区域运动时，转台不能正常跟踪目标的一种现象.从数学和物理上对过顶盲区性进行解释说明，结合工程研制的一些约束条件，提出基于姿态自主在线路径规划的过顶盲区规避策略及具体实施办法，对该策略的假设条件进行了建模和误差估计.最终仿真证明本策略满足预期，适于工程应用.