有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

基于视觉-语义中间综合属性特征的图像中文描述生成算法

图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%～30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。     

汉语中介语的依存句法标注规范及标注实践

汉语中介语是伴随着汉语国际教育产生的,随着汉语学习在全球的不断开展,汉语中介语的规模不断增长,由于这些语料在语言使用上有其独特性,使得中介语成为语言信息处理和智能语言辅助学习的独特资源。依存语法分析是语言信息处理的重要步骤,英语中介语的依存语法标注语料已经有很好的应用,目前汉语中介语语料库对句法的关注度较低,缺乏一个充分考虑汉语中介语特点的依存句法标注规范。该文着眼于汉语中介语的依存句法标注语料库的建构,探讨依存标注规范,在充分借鉴国际通用依存标注体系(Universal Dependencies)的基础上,制定了汉语中介语的依存标注规范,并进行了标注实践,形成了一个包括汉语教学语法点的中介语依存语料库。     

基于因子分析和Elman网络的舆情关键词热度预测

从宏观角度研究基于关键词的网络舆情热度有助于相关机构把握目标群体的整体舆情动态,从而实现精准施策,提升舆论引导水平.本文以新浪微博数据为例,采用因子分析方法 (Factor Analysis, FA),挖掘舆情热度内在影响因素,并通过改进Elman网络结构,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化初始参数来构建模型对网络舆情关键词热度进行分析预测.实验结果表明,所提出的方法相较于采用原始数据集和标准Elman网络的预测结果,具有更高的预测精度,可为相关研究提供决策支持.     

基于变分模态分解和高阶统计量的梯级故障诊断研究

自动扶梯是地铁车站内必不可少的大型公共交通设备,一旦发生故障,小则影响运营,大则引发安全事故;梯级作为自动扶梯的重要结构部位,其固定螺栓松动必然会导致自动扶梯运行异常;针对梯级振动信号故障特征难以提取的问题,提出了变分模态分解(VMD)和高阶统计量(HOS)联合来对自动扶梯故障特征提取;该方法首先对原始振动信号进行VMD分解,得到K个固有模态分量(IMF);然后对主IMF分量进行奇异值分解(SVD)降噪,对去噪后的主IMF分量进行重构得到新的信号;最后通过高阶统计量对新的信号故障特征提取,并利用随机森林分类算法对三类不同的振动信号样本进行分类识别,确定梯级振动故障类型;实验结果表明,该方法可以有效地提取故障特征,实现故障诊断与分类。     

基于LoRa自组网无线传输技术实现用电信息采集系统设计

针对传统通信技术存在经济需求高、易被外界干扰、功率损耗高等问题,设计了一套非常适用的解决方案,该方案基于LoRa自组网无线传输技术,与A/D用电信息采集系统结合,组成一套很好的方案;通过LoRa扩频技术和低功耗技术来解决远距离无线通信易受到干扰和功率损耗高的问题,利用A/D用电信息采集系统解决大数据环境下传统采集方法准确率低的问题;经过仿真实验结果表明,该方案LoRa无线传输技术的远距离通信和低功耗能够实现,在大数据环境下A/D用电信息采集系统的准确率比WEB自动采集程序高达3%。     

Adaptive Safety Motion Control for Underactuated Hovercraft Using Improved Integral Barrier Lyapunov Function

International Journal of Control, Automation and Systems - In this paper, we investigate the problem of safety motion control for an underactuated hovercraft from subject to safety constraint on...     

基于卷积自编码神经网络的航空发动机轴承故障诊断方法研究

航空发动机轴承早期故障多是由于裂纹、疲劳剥落和保持架损坏造成的,这类型的故障在发动机振动信号中均会产生瞬时的冲击;但是,在早期故障中,振动信号由于夹杂过多部件耦合激励,缺陷冲击信号很难辨识,早期故障诊断十分困难;采用了基于卷积自编码网络的航空发动机轴承早期冲击故障特征提取方法,通过分析信号中冲击成分的周期性,利用卷积自编码网络的平移不变学习特性,自动捕获信号中的周期成分,将信号分解为由卷积核重构的多个特征分量,实现信号特征分量的自学习,考虑到峭度指标对信号冲击成分描述的特点,使用峭度指标作为最优特征分量的选取指标,进而实现早期冲击故障特征的提取;最后利用仿真数据和轴承数据验证了该方法的有效性.     

智能电能表质量数据采集与质量监控技术研究

针对智能电能表非常容易发生开关跳闸、断电无法工作等故障问题,研究出了一种完善的解决方法;通过调研智能电能表生产企业的信息化系统和生产过程数据,发现生产企业的信息化系统在不同企业间都存在各个信息系统之间分割严重的问题,导致企业内部的数据分布在各个数据仓库内,数据分散,需要对每个生产企业采集装置的采集功能进行定制化对接,基于边缘计算技术的业务系统能够更加切合采集终端,并进行数据处理;本研究将SVG技术和Ajax技术结合使用,构成智能电能表质量监控系统方案框架;经过实验结果表明,通过SVG技术和Ajax技术对智能电力表各项数据信息处理,得到了很好的效果.