基于并行跟踪检测框架与深度学习的目标跟踪算法

在空地协同背景下，地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化，传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题，提出基于并行跟踪和检测（PTAD）框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先，将基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子；其次，检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度；最后，根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新，并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析，结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法，而且实时性提高了13%，验证了此算法的有效性。     

蓄光型稀土长余辉聚酯长丝的性能研究

研究测试了蓄光型稀土长余辉聚酯长丝的发光性能、断裂强力、断裂伸长和热收缩性能与稀土长余辉化合物添加量的关系。结果表明:随着稀土长余辉化合物添加量的增加,余辉性能显著提高,但断裂强力明显降低,断裂伸长提高,长丝的抱合力和可织造性能也降低。     

神经网络低温铝电解电流效率预报模型

本文研究基于神经网络的低温铝电解电流效率预报模型。实验样本采自用Ｎａ３ＡｌＦ６－ＡｌＦ３－ＣａＦ３－ＭｇＦ２－ＬｉＦ－Ａｌ２Ｏ３体系中低分子比电解质所进行的电解实验，从实验样本中随机抽学习样本训练网络，建立电流效率与影响它的电解工艺参数包括熔体成分，电解温度，阴极电流密度和极距之间的关系模型，尔后用剩余的实验样本检验模型精度，结果表明；该模型精度高，具有良好的预报效果。神经网络作为一种新颖的拟合预     

铝电解槽炭渣的综合利用研究

研究了铝电解槽炭渣的组成和浮选法综合利用工艺。试验表明：浮选法能使炭渣中的炭和电解质得到良好的分离；浮选炭粉可用作制造自烙铝电解槽阳极的配料；浮选电解质经600℃焙烧后再用作铝电解质。本工艺流程简单，成本低，易于工业化应用。     

牛奶蛋白纤维的特性及纺纱加工技术

介绍了牛奶蛋白纤维特性及性能特征，牛奶蛋白纤维的纺纱工艺特点和技术要求。     

面向21世纪的铝电解清洁生产工艺

给出了铝电解清洁生产工艺的概念 ,总结了近几年来对该工艺所做的一些研究成果 ,并展望了该工艺在 2 1世纪的发展前景 ,提出了进一步需要解决的问题     

铝电解阴极用TiB2基复合材料的研究现状

TiB2 具有熔点高、导电率高、硬度大、耐熔融铝液和冰晶石熔体的侵蚀、能被铝液良好润湿等特点 ,是铝电解惰性阴极材料的首选。本文介绍了TiB2 涂层、TiB2 基复合材料的研究现状。     

变价稀土氧化物对催化剂性能的影响

本文从原子结构分析了变价稀土元素原子的结构特点 ,从机理上分析了变价稀土氧化物对催化剂原子氧化价的稳定性、贮氧能力和热稳定性等性能增强的根源 ,从理论上深入认识了稀土氧化物的助催化作用。     

具有尺度和旋转适应性的长时间目标跟踪

目标发生尺度和旋转变化会给长时间目标跟踪带来很大的挑战,针对该问题,本文提出了具有尺度和旋转适应性的鲁棒目标跟踪算法.首先针对跟踪过程中目标存在的尺度变化和旋转运动,提出一种基于傅里叶-梅林变换和核相关滤波的目标尺度和旋转参数估计方法.该方法能够实现连续空间的目标尺度和旋转参数估计,采用核相关滤波提高了估计的鲁棒性和准确性.然后针对长时间目标跟踪过程中,有时不可避免地会出现跟踪失败的情况（例如由于长时间半遮挡或全遮挡等）,提出一种基于直方图和方差加权的目标搜索方法.当目标丢失时,通过提出的搜索方法能够快速从图像中确定目标可能存在的区域,使得跟踪算法具有从失败中恢复的能力.本文还训练了两个核相关滤波器用于估计跟踪结果的置信度和目标平移,通过专门的核相关滤波器能够使得估计的跟踪结果置信度更加准确和鲁棒,置信度的估计结果可用于激活基于直方图和方差加权的目标搜索模块,并判断搜索窗口中是否包含目标.本文在目标跟踪标准数据集（Online object tracking benchmark,OTB）上对提出的算法和目前主流的目标跟踪算法进行对比实验,验证了本文提出算法的有效性和优越性.     

一种基于三维建图和虚拟现实的人机交互系统

以提高人机共融水平为目的,以救援机器人为背景,提出并实现基于三维建图和虚拟现实(VR)技术的人机交互系统.在该系统中,救援机器人基于多线激光雷达和惯性测量单元(IMU)实时构建环境的三维点云地图,并将建图结果增量式地表示为3D-NDT地图,实时传输至操作台的虚拟现实系统中可视化;同时,操作人员利用虚拟现实系统的交互设备生成机器人的控制指令,控制机器人运动,构成一个完整的人在回路的人机交互系统.该系统在将机器人环境实时在虚拟现实中可视化的基础上,可以给操作人员以极强的沉浸感,有利于操作人员更直接地理解机器人所处环境.此外,该系统作为一种新的人机交互方式,为提高人与机器人的自然交互水平提供了新思路,对促进人机交互技术的发展具有重要意义.