基于跨纬度交互注意力机制的行人重识别方法

为解决由行人姿态、环境等复杂因素导致的行人特征表达能力弱、识别率低等问题,本文通过对AlignedReID++模型进行改进,提出了基于跨纬度交互注意力机制的行人重识别方法.首先,在特征提取部分,将跨纬度交互注意力Triplet At?tention模块嵌入到ResNet50网络中,捕获空间维度和通道维度之间跨纬度的交互...     

京津冀建筑产业时空布局演化及效果研究 ——基于非首都功能疏解视角

基于2009~2018年京津冀新增建筑产业用地出让数据和2008~2017年京津冀建筑业能源消费数据,运用核密度方法分析建筑产业时空布局趋势,从产业高度-地价耦合度、建筑产业碳排放量,以及其碳排放强度角度分析产业结构优化、降碳减排方面的实施效果。     

移动机器人全局路径规划算法综述

全局路径规划是移动机器人室外工作的关键技术,全局路径规划相关算法主要应用于地理场景预知的室外环境中,机器人面对复杂多变的室外环境,通过对算法的优化改进来提高机器人路径规划的实时避障性、路径平滑性、规划有效性就成为了全局路径规划算法的核心研究内容.首先根据算法的智能程度,将移动机器人的全局路径规划算法分为传统全局路径规划算法和仿生智能全局路径规划算法,并深入阐述了实际应用更为广泛的多目标路径规划算法,然后介绍了当前每种算法的几种典型的优化改进方法,并对其优化改进后的算法的优缺点进行了分析总结,最后对全局路径算法的未来发展趋势进行了展望,指出全局路径规划算法将向优化已有常规算法路径规划的性能、多种算法优势融合、复杂环境中动态避障、适应多样化环境的地图表示方法这4方面发展.     

基于深度学习的实例分割研究进展

目标检测确定检测图像中目标对象所在区域及其类别,语义分割对检测图像实现像素级分类,实例分割可以定义为同时解决目标检测与语义分割问题,在分类的同时确定每个目标实例语义。实例分割网络在无人机驾驶、机器人抓取、工业筛检等领域具有重要应用意义,针对目前基于深度学习实例分割综述性文章的空白,对实例分割进展进行概述,按照单阶段实例分割与双阶段实例分割的分类对不同网络模型进行论述,重点介绍近两年网络框架的发展,总结各网络特点的同时提出未来发展方向。     

基于多源信息的行人再识别研究综述

随着计算机视觉技术的不断发展,行人再识别技术在安防、侦查和智能监控等领域发挥了巨大的作用,成为了当下的研究热点。传统的行人再识别技术聚焦于摄像机采集到的可见光图像这一视觉信息的研究,并且在实验室条件下已经达到了较好的效果,但在光照情况差、目标遮挡、画质模糊等不利条件下,算法的识别率出现了断崖式的下降。如今视觉信息不单单再聚焦于可见光图像,而是引入了红外图像、深度图像、素描人像等信息用以提高算法的识别率。与此同时,文本信息和时空信息的应用同样也提升了行人再识别算法的性能。但由于各个模态间存在天然差异,如何连接多种信息成了多源信息行人再识别研究的主要问题。对近年公开发表的多源信息行人再识别研究论文的梳理,阐述了行人再识别的研究现状、技术困难以及未来的发展趋势。