基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别

雾天是影响高速公路交通安全的重要因素。研究从监控图像进行高速公路雾天能见度的自动识别方法可以为交通管理部门的智能管理和决策提供技术支持。根据大气散射模型分析出与雾浓度相关的多个物理因素,提出了综合这些物理因素的多通路融合识别网络。该网络使用三个通路联合学习深度视觉特征、传输矩阵特征和场景深度特征,并设计注意力融合模块来自适应地融合这三类特征以进行能见度等级识别。同时构建了一个合成数据集和一个真实的高速公路场景数据集,用于网络参数学习和性能评估。实景数据集中的图像是从中国多条高速公路的监控视频中收集的。在这两个数据集上的实验表明,所提方法可以适应不同的监控拍摄场景,能够比现有方法更准确地识别能见度等级,有效提升了识别精度。     

条件生成对抗遥感图像时空融合

目的 卫星遥感技术在硬件方面的局限导致获取的遥感图像在时间与空间分辨率之间存在矛盾,而时空融合提供了一种高效、低成本的方式来融合具有时空互补性的两类遥感图像数据（典型代表是Landsat和MODIS （moderate-resolution imaging spectroradiometer）图像）,生成同时具有高时空分辨率的融合数据,解决该问题。方法 提出了一种基于条件生成对抗网络的时空融合方法,可高效处理实际应用中的大量遥感数据。与现有的学习模型相比,该模型具有以下优点：1）通过学习一个非线性映射关系来显式地关联MODIS图像和Landsat图像;2）自动学习有效的图像特征;3）将特征提取、非线性映射和图像重建统一到一个框架下进行优化。在训练阶段,使用条件生成对抗网络建立降采样Landsat和MODIS图像之间的非线性映射,然后在原始Landsat和降采样Landsat之间训练多尺度超分条件生成对抗网络。预测过程包含两层：每层均包括基于条件生成对抗网络的预测和融合模型。分别实现从MODIS到降采样Landsat数据之间的非线性映射以及降采样Landsat与原始Landsat之间的超分辨率首建。结果 在基准数据集CIA （coleam bally irrigation area）和LGC （lower Gwydir catchment）上的结果表明,条件生成对抗网络的方法在4种评测指标上均达到领先结果,例如在CIA数据集上,RMSE （root mean squared error）、SAM （spectral angle mapper）、SSIM （structural similarity）和ERGAS （erreur relative global adimensionnelle desynthese）分别平均提高了0.001、0.15、0.008和0.065;在LGC数据集上分别平均提高了0.001 2、0.7、0.018和0.008 9。明显优于现有基于稀疏表示的方法与基于卷积神经网络的方法。结论 本文提出的条件生成对抗融合模型,能够充分学习Landsat和MODIS图像之间复杂的非线性映射,产生更加准确的融合结果。     

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。     

基于深度学习的智能问答系统综述

在科技发达和信息爆炸的时代,如何从海量数据中准确地提取所需信息已成为人们研究的目标.问答系统作为解决此问题的重要途径之一,其主要通过对已有数据信息进行检索和分析,并最终返回问题答案或其他相关信息.近年来,深度学习的革命性发展给问答系统带来了长足的进步,序列到序列的模型,端到端的模型以及最近流行的预训练,都给问答系统留下无限的发展空间,但其仍面临许多挑战.本文首先对问答系统的发展进行简要介绍,接着将问答系统按照3个不同角度进行分类,并对相关数据集、评测指标和各类问答系统的主流技术进行阐述,最后对问答系统面临的问题和未来的发展趋势进行讨论.     

基于周期性截断灰色系统的电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据;电力负荷时间序列有着明显的周期性特征;传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性;针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测;该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度;仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法:BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较;仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的;周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。     

An adaptive portfolio trading system: A risk-return portfolio optimization using recurrent reinforcement learning with expected maximum drawdown

Dynamic control theory has long been used in solving optimal asset allocation problems, and a number of trading decision systems based on reinforcement learning methods have been applied in asset allocation and portfolio rebalancing. In this paper, we extend the existing work in recurrent reinforcement learning (RRL) and build an optimal variable weight portfolio allocation under a coherent downside risk measure, the expected maximum drawdown, E(MDD). In particular, we propose a recurrent reinforcement learning method, with a coherent risk adjusted performance objective function, the Calmar ratio, to obtain both buy and sell signals and asset allocation weights. Using a portfolio consisting of the most frequently traded exchange-traded funds, we show that the expected maximum drawdown risk based objective function yields superior return performance compared to previously proposed RRL objective functions (i.e. the Sharpe ratio and the Sterling ratio), and that variable weight RRL long/short portfolios outperform equal weight RRL long/short portfolios under different transaction cost scenarios. We further propose an adaptive E(MDD) risk based RRL portfolio rebalancing decision system with a transaction cost and market condition stop-loss retraining mechanism, and we show that the proposed portfolio trading system responds to transaction cost effects better and outperforms hedge fund benchmarks consistently.     

基于多层特征增强的实时视觉跟踪

为了解决全卷积孪生视觉跟踪网络（SiamFC）出现相似语义信息干扰物使得跟踪目标发生漂移，导致跟踪失败的问题，设计出一种基于多层特征增强的实时视觉跟踪网络（MFESiam），分别去增强高层和浅层的特征表示能力，从而提升算法的鲁棒性。首先，对于浅层特征，利用一个轻量并且有效的特征融合策略，通过一种数据增强技术模拟一些在复杂场景中的变化，例如遮挡、相似物干扰、快速运动等来增强浅层特征的纹理特性；其次，对于高层特征，提出一个像素感知的全局上下文注意力机制模块（PCAM）来提高目标的长时定位能力；最后，在三个具有挑战性的跟踪基准库OTB2015、GOT-10K和2018年视觉目标跟踪库（VOT2018）上进行大量实验。实验结果表明，所提算法在OTB2015和GOT-10K上的成功率指标比基准SiamFC分别高出6.3个百分点和4.1个百分点，并且以每秒45帧的速度运行达到实时跟踪。在VOT2018实时挑战上，所提算法的平均期望重叠率指标超过2018年的冠军，即高性能的候选区域孪生视觉跟踪器（SiamRPN），验证了所提算法的有效性。     

基于双重金字塔网络的视频目标分割方法

针对复杂视频场景中难以分割特定目标的问题，提出一种基于双重金字塔网络（DPN）的视频目标分割方法。首先，通过调制网络的单向传递让分割模型适应特定目标的外观。具体而言，从给定目标的视觉和空间信息中学习一种调制器，并通过调制器调节分割网络的中间层以适应特定目标的外观变化。然后，通过基于不同区域的上下文聚合的方法，在分割网络的最后一层中聚合全局上下文信息。最后，通过横向连接的自左而右结构，在所有尺度中构建高阶语义特征图。所提出的视频目标分割方法是一个可以端到端训练的分割网络。大量实验结果表明，所提方法在DAVIS2016数据集上的性能与较先进的使用在线微调的方法相比，可达到相竞争的结果，且在DAVIS2017数据集上性能较优。     

基于双重注意力孪生网络的实时视觉跟踪

为了解决全卷积孪生网络（SiamFC）跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题，提出了一种双重注意力机制孪生网络（DASiam）去调整网络模型并且不需要在线更新。首先，主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络；然后，在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征，这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成，分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图；最后，通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战性的跟踪基准库即OTB2013、OTB100和2017年视觉目标跟踪库（VOT2017）实时挑战上进行实验，实验结果表明，以40 frame/s的速度运行时，所提算法在OTB2013和OTB100上的成功率指标比基准SiamFC分别高出3.5个百分点和3个百分点，并且在VOT2017实时挑战上面超过了2017年的冠军SiamFC，验证了所提出算法的有效性。     

基于条件生成对抗网络的乳腺上皮和间质区域自动分割

乳腺病理组织图像中上皮和间质区域的自动分割对乳腺癌的诊断和治疗具有非常重要的临床意义。但是由于乳腺组织病理图像中上皮和间质区域具有高度复杂性,因此一般的分割模型很难只根据提供的分割标记来有效地训练,并对两种区域进行快速、准确的分割。为此,提出一种基于条件对抗网络（cGAN）的上皮和间质分割条件对抗网络（EPScGAN）模型。在EPScGAN中,判别器的判别机制为生成器的训练提供了一个可训练的损失函数,来更加准确地衡量出生成器网络的分割结果输出和真实标记之间的误差,从而更好地指导生成器的训练。从荷兰癌症研究所（NKI）和温哥华综合医院（VGH）两个机构提供的专家标记的乳腺病理图像数据集中随机裁剪出1 286张尺寸为512×512的图像作为实验数据集,然后将该数据集按照7：3的比例划分为训练集和测试集对EPScGAN模型进行训练和测试。结果表明,EPScGAN模型在测试集的平均交并比（mIoU）为78.12%,和其他6种流行的深度学习分割模型相比较,提出的EPScGAN具有更好的分割性能。