基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究

鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MAP理论分析框架,并结合了彩色图像序列的纹理信息建立了图像序列的时空马尔可夫随机场模型。采用随机松弛算法中的Metropolis算法来求解时空马尔可夫随机场模型,对车辆跟踪得到的目标标号图进行优化,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题。初步实验结果,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%。遮挡情况时成功率也可达到83%。实验结果表明,该跟踪算法在不遮挡时效果非常理想,在遮挡情况下跟踪鲁棒性也较好。     

云遮挡条件下熔融盐吸热管防护的数值模拟

基于吸热器单管模型,采用Fluent数值软件模拟研究云遮挡发生时及防护后,不同热流密度、熔融盐流速、表面对流换热系数吸热管温降特性的影响。研究结果表明：辐射热流密度对于熔盐吸热管壁面温度降低至接近凝固点的时间影响有限;对流换热系数越大越容易出现熔盐凝固;熔盐进口流速越低,熔盐出口温度降低至接近凝固点的时间越长;单根吸热管壁面温度下降至熔盐最低使用温度时间约为20 s,采用加装防护装置及降低熔盐进口流速相结合的防护策略,可将其时间延长近6倍,最长延缓至143 s。     

多尺度相似性迭代查找的可靠双目视差估计

目的 双目视差估计可以实现稠密的深度估计,因而具有重要研究价值。而视差估计和光流估计两个任务之间具有相似性,在两种任务之间可以互相借鉴并启迪新算法。受光流估计高效算法RAFT （recurrent all-pairs field transforms）的启发,本文提出采用单、双边多尺度相似性迭代查找的方法实现高精度的双目视差估计。针对方法在不同区域估计精度和置信度不一致的问题,提出了左右图像视差估计一致性检测提取可靠估计区域的方法。方法 采用金字塔池化模块、跳层连接和残差结构的特征网络提取具有强表征能力的表示向量,采用向量内积表示像素间的相似性,通过平均池化得到多尺度的相似量,第0次迭代集成初始视差量,根据初始视差单方向向左查找多尺度的相似性得到的大视野相似量和上下文3种信息,而其他次迭代集成更新的视差估计量,根据估计视差双向查找多尺度的相似性得到的大视野相似量和上下文3种信息,集成信息通过第0次更新的卷积循环神经网络和其他次更新共享的卷积循环神经网络迭代输出视差的更新量,多次迭代得到最终的视差估计值。之后,通过对输入左、右图像反序和左右翻转估计右图视差,对比左、右图匹配点视差差值的绝对值和给定阈值之差判断视差估计置信度,从而实现可靠区域提取。结果 本文方法在Sceneflow数据集上得到了与先进方法相当的精度,平均误差只有0.84像素,并且推理时间有相对优势,可以和精度之间通过控制迭代次数灵活平衡。可靠区域提取后,Sceneflow数据集上误差进一步减小到了历史最佳值0.21像素,在KITTI （Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）双目测试数据集上,估计区域评估指标最优。结论 本文方法对于双目视差估计具有优越性能,可靠区域提取方法能高效提取高精度估计区域,极大地提升了估计区域的可靠性。     

采用PSR和客观相似性的高置信度跟踪

针对相关滤波类跟踪算法难以解决的过度形变和目标被遮挡问题,提出了一种融合改进均方峰值旁瓣和客观相似性度量的高置信度跟踪算法-HCF。基于核相关滤波跟踪算法,结合传统相关运算的峰值旁瓣比与感知哈希算法客观度量所跟目标,对遮挡和形变等复杂情况进行高置信度判断,进而自适应的选择模型更新率,克服模型漂移问题;另外,利用尺度池算法解决跟踪中的尺度估计问题,进一步提高了算法的稳健性。通过OTB-2015数据集测试表明:提出的HCF算法能精准判别出由于遮挡形变等情况导致的无效跟踪,相比于当前主流的鲁棒性跟踪算法,具有更优秀的性能和表现。本文的创新工作为跟踪领域中的目标准确度判别问题提供了新的思路。     

超音速火焰喷涂镍基涂层颗粒沉积特性的数值模拟

目的 考虑后续不同粒径颗粒随机冲击的影响,探索热喷涂涂层颗粒的沉积特性。方法 利用ABAQUS建立颗粒与基底冲击模型,通过颗粒冲击的凹坑深度和应力分布进行网格收敛性研究。通过实验验证模型的可行性。随后,应用验证模型研究颗粒以不同入射角和速度冲击基底时的沉积特性,以及4个颗粒重叠冲击基底及多颗粒随机冲击基底表面时的沉积特性。结果 在颗粒入射角从15°增至60°时,颗粒更好地附着于基底表面;当颗粒速度从350 m/s增至500 m/s时发生了溅射现象,可能造成绝热剪切失稳现象,形成有效结合;在4个颗粒冲击基底时,第2个颗粒对第1个颗粒及基底的影响都最明显;当多颗粒随机冲击基底时,在后续颗粒的冲击和沉积作用下,填充颗粒的形状不规则,同时第1层颗粒可能与基底形成机械咬合。结论 在超音速火焰喷涂时应当倾斜一定角度,同时提升颗粒速度,这对制备涂层更有利;在颗粒重叠冲击时,后续颗粒增大了第1个颗粒的压缩效果,且更深入地嵌入不锈钢基底,这有利于颗粒与颗粒之间的后续黏结;当多颗粒随机冲击基底时,在第1层沉积颗粒与基底之间,以及涂层内相邻颗粒之间均观察到高塑性应变,表明涂层出现黏结,同时后期沉积的颗粒未完整压缩变形。     

NLRP3 Inflammasome Activation Is Involved in LPA1-Mediated Brain Injury after Transient Focal Cerebral Ischemia

Lysophosphatidic acid receptor 1 (LPA₁) contributes to brain injury following transient focal cerebral ischemia. However, the mechanism remains unclear. Here, we investigated whether nucleotide-binding oligomerization domain-like receptor family pyrin domain containing 3 (NLRP3) inflammasome activation might be an underlying mechanism involved in the pathogenesis of brain injury associated with LPA₁ following ischemic challenge with transient middle cerebral artery occlusion (tMCAO). Suppressing LPA₁ activity by its antagonist attenuated NLRP3 upregulation in the penumbra and ischemic core regions, particularly in ionized calcium-binding adapter molecule 1 (Iba1)-expressing cells like macrophages of mouse after tMCAO challenge. It also suppressed NLRP3 inflammasome activation, such as caspase-1 activation, interleukin 1β (IL-1β) maturation, and apoptosis-associated speck-like protein containing a caspase recruitment domain (ASC) speck formation, in a post-ischemic brain. The role of LPA₁ in NLRP3 inflammasome activation was confirmed in vitro using lipopolysaccharide-primed bone marrow-derived macrophages, followed by LPA exposure. Suppressing LPA₁ activity by either pharmacological antagonism or genetic knockdown attenuated NLRP3 upregulation, caspase-1 activation, IL-1β maturation, and IL-1β secretion in these cells. Furthermore, nuclear factor-κB (NF-κB), extracellular signal-regulated kinase 1/2 (ERK1/2), and p38 were found to be LPA₁-dependent effector pathways in these cells. Collectively, results of the current study first demonstrate that LPA₁ could contribute to ischemic brain injury by activating NLRP3 inflammasome with underlying effector mechanisms.     

基于结构化遮挡编码和极限学习机的局部遮挡人脸识别

提出使用结构化遮挡编码（SOC）结合极限学习机（ELM）的算法来处理人脸识别中的遮挡问题。首先，使用SOC去除图像上的遮挡物，将遮挡物体与人脸分离开；同时，通过局部性约束字典（LCD）来估计遮挡物的位置，建立遮挡字典和人脸字典。然后，将建立好的人脸字典矩阵进行归一化处理，并利用ELM对归一化的数据进行分类识别。最后，在AR人脸库上进行的仿真实验结果表明，所提方法对不同遮挡物和不同区域遮挡的图像具有较好的识别率和鲁棒性。     

玻璃体腔注射曲安奈德治疗视网膜分支静脉阻塞继发黄斑囊样水肿疗效观察

观察玻璃体腔注射曲安奈德(intravitreal triamcinolone acetonide,IVTA)治疗视网膜分支静脉阻塞(brach retinal vein occlusion,BRVO)继发黄斑囊样水肿(cystoid macular edema,CME)的临床效果.对33例(34眼)BRVO继发CME...     

正投影模型下基于一维子空间的遮挡点恢复方法

为了恢复图像遮挡点,假设相机为正投影模型,提出了一种基于1维子空间的遮挡点恢复方法,该方法利用第1幅图像点构成的2个行向量外加1个行向量可以组成三维空间点构生成的子空间的特性,线性迭代地求取遮挡点的真实图像位置.此方法最大的优点是在整个求解过程中都是线性的.收敛性实验表明了该方法具有很好的收敛性能,同时,和Eriksson方法及Ma方法比较显示了本文方法具有较好的收敛精度.     

基于块的Mean-shift跟踪算法

针对传统Mean-shift跟踪算法在目标发生遮挡和形态变化时跟踪性能下降的缺点,提出了一种基于块的Mean-shift跟踪算法,该算法主要特点有：(1)将跟踪目标平均分块,每小块独立进行传统Mean-shift跟踪,利用小块跟踪未被遮挡的目标部分;(2)跟踪检测器检测目标小块跟踪的有效性,筛选出无效跟踪的目标小块,解决了目标分块造成跟踪性能下降的问题;(3)归一化互相关检测器和邻域一致检测增加了对目标空间信息的检测,弥补了Mean-shift算法的局限性,增加了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法在目标发生遮挡和形态变化时仍然可以有效的实现跟踪。