基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。     

Multi-Scale Dilated Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification

基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

郑姗姗¹,刘文¹,单锐¹,赵静一²,江国乾³,张智⁴

（1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094）

创新点说明：

1）将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。

2）构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。

研究目的：

针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。

研究方法：

在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。

研究结果：

多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。

结论：

1）在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。

2）多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。

关键词：多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接

     

焊接构造对T型接头超低周疲劳性能的影响

为了研究焊接细节对钢结构超低周疲劳性能的影响,以T型接头为对象,在通用有限元程序Abaqus平台上,开发基于Arlequin算法的结构多尺度计算程序. 利用多尺度算法,开展焊接接头的局部弹塑性有限元分析. 比较焊趾半径、厚钢板未熔透长度及焊趾表面凹凸对局部塑性应变履历的影响,利用Coffin-Manson模型对T型接头的超低周疲劳特性进行定性讨论. 数值计算结果表明,焊趾位置是焊接接头的超低周疲劳易损位置,厚钢板的未熔透长度对焊接部位局部塑性应变的影响不大;焊趾半径对焊趾局部塑性应变有较大的影响,增大焊趾半径可以有效提升钢结构在循环荷载下的超低周疲劳性能;焊趾表面的平整性是影响焊趾局部塑性应变履历的重要因素,尖锐的凹坑会明显降低焊接接头的超低周疲劳性能,磨平的焊趾表面可以减少局部塑性应变,提高接头的超低周疲劳强度.     

一种关于模糊时间序列模型论域划分的多尺度比率算法

针对模糊时间序列研究中比率划分论域方法存在对非均匀数据划分效果不理想的缺陷, 提出一种基于模糊C 均值聚类(FCM) 算法的多尺度比率划分论域的方法. 首先利用FCM算法对样本数据进行分类; 然后计算各类数据的平均相对误差, 并基于各类的平均误差划分论域, 产生非等间隔的多尺度论域划分方法; 最后, 通过算例表明了多尺度比率论域划分方法的有效性.     

A comparative study of two wayfinding aids for simulated driving tasks – single-scale and dual-scale GPS aids

Global Positioning System (GPS) is currently the most frequently used wayfinding aid for driving. Yet, GPS is designed to act as a driving guide rather than to help users gain spatial knowledge. Accordingly, GPS might be less usable in situations where such knowledge is required or highly desirable. In this study, we experimentally study the influence of GPS display scales (single-scale vs. dual-scale) using simulated driving tasks in a virtual environment. The single-scale GPS is similar to the regular GPS view. The dual-scale GPS aid is a dual-scale navigation tool that provides two levels of detail, including both detailed and contextual information. The results demonstrate that the dual-scale GPS was more efficient in leading the participants to the destination during the simulated driving and was more useful for the participants to establish spatial awareness and a cognitive map; the dual-scale GPS participants also reported higher subjective evaluations. The proposed dual-scale GPS design and experimental results show some indications for designing new wayfinding aids aimed at increasing wayfinding performance while simultaneously helping users construct a cognitive map.     

基于密度调整的改进自适应谱聚类算法

针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.

     

单幅图像多尺度小波深度提取算法

针对浅景深图像中平滑前景区域深度提取误差大的问题,基于像素点分类思想对深度值进行修正,提出一种基于多尺度小波线索的、可同时面向单幅浅景深图像和广角图像的深度图提取算法.首先使用小波分析法在多个尺度下提取图像深度信息;然后提出自适应分类法并根据尺度与深度变化规律对像素点做深度修正,得到深度图;最后结合区域生长与边缘分割算法对深度图进行区域优化.为了加快深度计算,还提出了快速zerocount法以及多尺度加速法来满足标清视频实时处理要求.实验结果证明,采用文中算法获得的深度图相对深度正确,前景和背景区域深度一致性好.     

基于多尺度特征融合双U型皮肤病变分割算法

针对皮肤病分割问题中皮肤病变区域大小不一且形状各异问题,提出一种基于多尺度特征融合的双U型皮肤病分割算法.该算法由粗分U型网络和细分U型网络两部分组成.首先粗分U型网络编码部分采用预训练VGG-19模型对相关特征进行多尺度特征提取;在解码阶段利用改进注意力残差块将底层与高层信息进行有效的映射融合,得到初步的Mask;然后将初步生成的Mask与原图像聚合,并输入多路特征提取编码器中进行二次特征蒸馏;而细分U型网络解码器同时与粗分U型网络编码部分和细分U型网络的编码部分特征映射进行融合,保证网络可以聚合更多的有效特征;最后利用Focal Tversky损失函数进一步提升分割效果.实验表明,所提算法在ISBI2016数据集上实验分割精度为96.11％、敏感度为93.59％、特异性为97.10％、Dice系数为93.14％、Jaccard系数为87.17％,能够有效地分割皮肤病病变区域.     

基于多尺度特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别任务在特征提取时缺乏对行人特征尺度变化的考虑,导致其易受环境影响而具有低行人重识别准确率的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法。首先,在网络浅层通过混合池化操作来提取多尺度的行人特征,从而帮助网络提升特征提取能力;然后,在残差块内添加条形池化操作以分别提取水平和竖直方向的远程上下文信息,从而避免无关区域的干扰;最后,在残差网络之后利用不同尺度的空洞卷积进一步保留多尺度的特征,从而帮助模型灵活有效地解析场景结构。实验结果表明,在Market-1501数据集上,所提方法的Rank1达到95.9%,平均精度均值（mAP）为88.5%;在DukeMTMC-reID数据集上,该方法的Rank1达到90.1%,mAP为80.3%。可见所提方法能够较好地保留行人特征信息,从而提高行人重识别任务准确率。