基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

基于改进灰狼算法的铁路隧道射线跟踪模型校正

针对灰狼优化（grey wolf optimization，GWO）算法易陷入局部最优和收敛精度差的问题，提出了一种基于对立搜索和Levy飞行策略的改进灰狼优化算法——OLGWO算法.在算法初始化阶段，采用对立搜索策略以缩小可行解范围；在灰狼位置更新过程中，为避免算法陷入局部最优采用了Levy飞行策略.4个标准测试函数的仿真实验表明，所提OLGWO算法在收敛速度及求解精度方面均优于GWO算法，可以较快且准确地搜索到目标函数的最优值.基于OLGWO算法对隧道射线跟踪传播模型进行校正的结果表明，校正后的模型在均方根误差和线性相关性方面具有较优的性能，能够实现铁路隧道环境中信号接收功率的精确预测.     

比特串划分多索引的近邻搜索算法

哈希表示的比特串是解决海量数据相似性搜索问题最有效的方法之一.针对比特串索引方式导致搜索效果低下的问题,提出一种基于比特串划分多索引的近邻搜索算法.首先由于比特串划分本质是一个组合优化问题,采用贪婪的思想给出该问题的近似解;其次在近邻查询阶段,结合多索引结构提出新的查询扩展和融合机制;最后通过采用一种查询自适应的办法优化多索引之间的不平衡性.在MNIST, CIFAR-10, SIFT-1M和GIST-1M数据集上使用Matlab软件进行实验的结果表明,该算法在基于哈希表示的索引结构以及在近邻搜索方面具有有效性和通用性.     

航班恢复问题的迭代局部搜索算法

在恶劣天气和机械故障等原因造成航班不能按照原计划执行时，航空公司需要采取相应的措施对航班进行恢复。本文基于经典的资源指派模型，综合考虑了调整时间、换机、联程拉直、取消航班和调机5种恢复策略，提出一种以最小化加权成本为优化目标的航班恢复模型，并设计一种迭代局部搜索算法。首先用构造-修复启发式方法构造可行解，然后从该初始解出发，在飞机路线对的邻域中进行局部搜索。当陷入局部最优后，对解进行扰动，然后从扰动后的解重新出发进行局部搜索。为了提高搜索效率，同时降低陷入局部最优解的概率，局部搜索过程采用模拟退火算法。实例结果表明，本文提出的模型及算法能够在短时间内对受到影响的大规模航班计划进行恢复。     

移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.