条件生成对抗遥感图像时空融合

目的 卫星遥感技术在硬件方面的局限导致获取的遥感图像在时间与空间分辨率之间存在矛盾,而时空融合提供了一种高效、低成本的方式来融合具有时空互补性的两类遥感图像数据（典型代表是Landsat和MODIS （moderate-resolution imaging spectroradiometer）图像）,生成同时具有高时空分辨率的融合数据,解决该问题。方法 提出了一种基于条件生成对抗网络的时空融合方法,可高效处理实际应用中的大量遥感数据。与现有的学习模型相比,该模型具有以下优点：1）通过学习一个非线性映射关系来显式地关联MODIS图像和Landsat图像;2）自动学习有效的图像特征;3）将特征提取、非线性映射和图像重建统一到一个框架下进行优化。在训练阶段,使用条件生成对抗网络建立降采样Landsat和MODIS图像之间的非线性映射,然后在原始Landsat和降采样Landsat之间训练多尺度超分条件生成对抗网络。预测过程包含两层：每层均包括基于条件生成对抗网络的预测和融合模型。分别实现从MODIS到降采样Landsat数据之间的非线性映射以及降采样Landsat与原始Landsat之间的超分辨率首建。结果 在基准数据集CIA （coleam bally irrigation area）和LGC （lower Gwydir catchment）上的结果表明,条件生成对抗网络的方法在4种评测指标上均达到领先结果,例如在CIA数据集上,RMSE （root mean squared error）、SAM （spectral angle mapper）、SSIM （structural similarity）和ERGAS （erreur relative global adimensionnelle desynthese）分别平均提高了0.001、0.15、0.008和0.065;在LGC数据集上分别平均提高了0.001 2、0.7、0.018和0.008 9。明显优于现有基于稀疏表示的方法与基于卷积神经网络的方法。结论 本文提出的条件生成对抗融合模型,能够充分学习Landsat和MODIS图像之间复杂的非线性映射,产生更加准确的融合结果。     

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。     

(r)值≥2.0超深冲Nb+Ti IF钢冷轧板生产实践

通过采用钛、铌微合金化方式,热轧高温终轧和高温卷取,以及冷轧高温长时间退火等工艺制度,成功开发出值≥2.0的超深冲Nb＋Ti IF钢冷轧板。经用户使用表明,产品冲压性能优良、质量稳定,完全满足国内汽车、家电等高端钢材用户的冲压需求,并形成批量生产能力。     

齿轮选材及热处理工艺智能专家系统

分析了专家系统和人工神经网络各自的特征和优缺点及其在选材和热处理方面的应用，将人工神经网络技术引入齿轮选材和热处理专家系统，建立了两级BP网络模型，在很大程度上克服了传统专家系统的缺陷．本系统包含有大量的齿轮选材和热处理资料。     

基于运动引导的高效无监督视频目标分割网络

大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation, UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题,这显著限制了算法在实际中的应用.提出了基于运动引导的视频目标分割网络,在大幅降低模型参数量与计算量的同时,提升视频目标分割性能.整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成.具体地,首先, RGB图像与光流估计输入双流网络提取物体外观特征与运动特征;然后,运动引导模块通过局部注意力提取运动特征中的语义信息,用于引导外观特征学习丰富的语义信息;最后,多尺度渐进融合模块获取双流网络的各个阶段输出的特征,将深层特征渐进地融入浅层特征,最终提升边缘分割效果.在3个标准数据集上进行了大量评测,实验结果表明了该方法的优越性能.     

基于多层特征增强的实时视觉跟踪

为了解决全卷积孪生视觉跟踪网络（SiamFC）出现相似语义信息干扰物使得跟踪目标发生漂移，导致跟踪失败的问题，设计出一种基于多层特征增强的实时视觉跟踪网络（MFESiam），分别去增强高层和浅层的特征表示能力，从而提升算法的鲁棒性。首先，对于浅层特征，利用一个轻量并且有效的特征融合策略，通过一种数据增强技术模拟一些在复杂场景中的变化，例如遮挡、相似物干扰、快速运动等来增强浅层特征的纹理特性；其次，对于高层特征，提出一个像素感知的全局上下文注意力机制模块（PCAM）来提高目标的长时定位能力；最后，在三个具有挑战性的跟踪基准库OTB2015、GOT-10K和2018年视觉目标跟踪库（VOT2018）上进行大量实验。实验结果表明，所提算法在OTB2015和GOT-10K上的成功率指标比基准SiamFC分别高出6.3个百分点和4.1个百分点，并且以每秒45帧的速度运行达到实时跟踪。在VOT2018实时挑战上，所提算法的平均期望重叠率指标超过2018年的冠军，即高性能的候选区域孪生视觉跟踪器（SiamRPN），验证了所提算法的有效性。     

贯彻国家的政策是企业开展公关工作的依据——企业公关实例剖析

<正> 从我厂这两年开展公关活动的实践中,我们深刻体会到,坚持贯彻国家方针政策是企业公关工作健康发展的重要保证。企业的公关活动只有以政策为依据,认真贯彻、严格履行国家政策的规定,才能保证在工作中不失去正确的方向。我厂实例两则。例一,1986年底经市建委批准,我厂在市西新桥三村统建购买一幢家属宿舍。在实施中,市政府于1987年5月作出“市郊新建住房征收建设费的规定”,按此规定在市郊建造住宅每平方米征收建设费100元。我厂统建购买的这幢住宅共建2860平方米,需缴建设费28.6万元。这在我厂福利费中是一笔不小的开支。后经多次与市建委请示,考虑到我厂这幢住宅是批准实施在前,发文规定在后,有一定的特殊情况,经市建委领导批准,同意“按每平方米叁拾结予优惠”,仅这一项就为工厂节省福利费20万元。     

终轧温度和卷取温度对低碳铝镇静钢性能的影响

通过现场试验和实验室检验,研究了终轧温度和卷取温度对低碳铝镇静钢性能的影响。结果表明,热轧过程中终轧温度偏低,导致低碳铝镇静钢热轧商品卷延伸偏低,延伸率与卷取温度关系不大,但冷轧成品的性能与终轧温度和卷取温度却密切相关。