基于全局优化与深度学习的条形码识别方法

提出了一种在深度神经网络的基础上结合全局优化方法的条形码识别算法,利用卷积循环网络提取出条码中各字元的特征并进行分类,较传统方法具有更强的适应性与泛化能力,再进一步结合全局优化的方法,以达到充分利用条码结构性先验信息的目的,能显著提升方法的效果,尤其是将全局优化方法引入到神经网络中进行端到端学习,不仅保持了两者的优势同时还进一步提高了识别精度.实验结果证明了所提方法的有效性,达到约99.48％的识别精度,超越了传统的图像处理方法.     

高光谱成像用高帧频CMOS图像传感器北大核心

针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。     

毒品滥用流行病模型的稳定性分析

现有毒品滥用流行病模型假设吸毒者康复后对毒品拥有永久"免疫"力，而忽视了其再次成为毒品易感者的可能性。针对这一问题，通过考虑社区治疗和隔离治疗两种措施，分析了毒品滥用人群的演化过程，提出了基于暂时"免疫"力的毒品滥用流行病模型，并计算了模型的基本再生数，讨论了模型平衡点的存在性和稳定性。当基本再生数小于1时，模型存在一个局部渐进稳定的无毒平衡点；当基本再生数大于1时，模型存在唯一的地方病平衡点，并利用几何方法证明了地方病平衡点的全局稳定性；当基本再生数等于1时，如果满足一定条件，模型出现后向分支现象。数值模拟验证了上述所有结果。研究结果表明提高隔离治疗率、改善社区治疗效果和降低接触传染率可以有效抑制毒品滥用的流行。     

APP软件性能效率研究

性能效率是APP软件的重要质量属性，但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征，基于ISO/IEC 25010标准提出了APP软件的性能效率模型，定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型，通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。     

机器人导航路径的动态分级蚁群算法规划策略

为了提高机器人工作路径质量并减少算法运行时间,提出了蜂巢栅格模型与动态分级蚁群算法结合的路径规划方法。建立了工作环境的蜂巢栅格环境模型,在转向角、避障路径比、路径质量等方面均优于传统方形栅格模型;将蜂群算法的分级思想引入到蚁群算法中,根据适应度将蚁群分为寻优蚁和侦查蚁两级;寻优蚁更加注重信息素的引导作用,利于算法收敛,侦查蚁更加注重启发信息的牵引作用,不断探索新的路径而增加路径多样性;提出了兼顾全局信息素更新和局部信息素更新的动态加权信息素更新方法。经仿真验证,动态分级蚁群算法在迭代过程中的路径多样性优于蚁群算法;将动态分级蚁群算法应用于路径规划,路径长度比蚁群算法降低了22.12%,平均运行时间减少了32.33%,充分证明了动态分级蚁群算法在路径规划中的有效性。     

基于双向参考集矩阵度量学习的行人再识别

针对行人再识别中由于外观差异不显著导致特征描述不准确的问题，该文提出一种基于双向参考集矩阵度量学习(BRM2L)的行人再识别算法。首先通过互近邻算法获得每个摄像头下的互近邻参考集，为保证参考集的鲁棒性，联合考虑各摄像头下的互近邻参考集获得双向参考集。通过双向参考集挖掘出困难样本进行特征描述，从而得到准确的外观差异描述。最后利用该特征描述进行更有效的矩阵度量学习。在多个公开数据集上的实验结果证明了该算法比现有算法具有更好的行人再识别性能。