基于深度视觉注意神经网络的端到端自动驾驶模型

针对现有端到端自动驾驶方法中存在的驾驶指令预测不准确、模型结构体量大和信息冗余多等问题,提出一种新的基于深度视觉注意神经网络的端到端自动驾驶模型。为了更有效地提取自动驾驶场景的特征,在端到端自动驾驶模型中引入视觉注意力机制,将卷积神经网络、视觉注意层和长短期记忆网络进行融合,提出一种深度视觉注意神经网络。该网络模型能够有效提取驾驶场景图像的空间特征和时间特征,并关注重要信息且减少信息冗余,实现用前向摄像机输入的序列图像来预测驾驶指令的端到端自动驾驶。利用模拟驾驶环境的数据进行训练和测试,该模型在乡村路、高速路、隧道和山路四个场景中对方向盘转向角预测的均方根误差分别为0.009 14、0.009 48、0.002 89和0.010 78,均低于对比用的英伟达公司提出的方法和基于深度级联神经网络的方法;并且与未使用视觉注意力机制的网络相比,该模型具有更少的网络层数。     

基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型

针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题，提出了一种基于多孔卷积神经网络（ACNN）的深度估计模型。首先，利用卷积神经网络（CNN）逐层提取原始图像的特征图；其次，利用多孔卷积结构，将原始图像中的空间信息与提取到的底层图像特征相互融合，得到初始深度图；最后，将初始深度图送入条件随机场（CRF），联合图像的像素空间位置、灰度及其梯度信息对所得深度图进行优化处理，得到最终深度图。在客观数据集上完成了模型可用性验证及误差估计，实验结果表明，该算法获得了更低的误差值和更高的准确率，均方根误差（RMSE）比基于机器学习的算法平均降低了30.86%，而准确率比基于深度学习的算法提高了14.5%，所提算法在误差数据和视觉效果方面都有较大提升，表明该模型能够在图像深度估计中获得更好的效果。     

司机分心驾驶检测研究进展

随着车辆工业和世界经济的快速发展,私家汽车数量不断增加,导致交通事故越来越多,且交通安全问题已经成为全球关注的焦点问题。司机分心驾驶检测的研究主要分为传统计算机视觉（CV）算法和深度学习算法两种。基于传统CV算法的司机分心检测通过尺度不变特征转换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等特征算子提取图像特征,然后结合支持向量机（SVM）建立模型并对图像进行分类。然而传统CV算法具有对环境的要求高、运用范围较窄、参数多、计算量大的缺点。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能,因此研究人员开始将深度学习引入到司机分心驾驶检测中。基于深度学习的方法可以实现端到端的司机分心驾驶检测网络,而且取得了很高的准确度。介绍了传统CV算法和深度学习算法在司机分心驾驶检测的研究现状,首先,阐释了传统CV算法用于图像领域和司机分心驾驶检测研究的情况;接着,介绍了基于深度学习的司机分心驾驶研究;而后,从准确度、模型参数量等方面对不同司机分心驾驶检测方法进行比较分析;最后,对现有的研究进行了总结并提出了未来司机分心驾驶检测需要解决的三个问题：驾驶过程中司机分心状态以及分心程度划分规范需进一步完善,需要综合考虑人－车－路三者以及如何才能更有效地减少神经网络参数。     

基于深度时空Q网络的定向导航自动驾驶运动规划

针对目前基于机器学习的自动驾驶运动规划需要大量样本、没有关联时间信息,以及没有利用全局导航信息等问题,提出一种基于深度时空Q网络的定向导航自动驾驶运动规划算法。首先,为提取自动驾驶的空间图像特征与前后帧的时间信息,基于原始深度Q网络,结合长短期记忆网络,提出一种新的深度时空Q网络;然后,为充分利用自动驾驶的全局导航信息,在提取环境信息的图像中加入指向信号来实现定向导航的目的;最后,基于提出的深度时空Q网络,设计面向自动驾驶运动规划模型的学习策略,实现端到端的运动规划,从输入的序列图像中预测车辆方向盘转角和油门刹车数据。在Carla驾驶模拟器中进行训练和测试的实验结果表明,在四条测试道路中该算法平均偏差均小于0.7 m,且稳定性能优于四种对比算法。该算法具有较好的学习性、稳定性和实时性,能够实现在全局导航路线下的自动驾驶运动规划。     

数据异常情况下遥感影像时间序列分类算法

针对时序遥感图像数据异常时卷积神经网络对其分类性能较差的问题,提出了一种端到端的多模式与多单模架构相结合的网络结构。首先,通过多元时序模型和单变量时间序列模型对多维时间序列进行多尺度特征提取;然后,基于像素空间坐标信息,通过自动编码形式完成遥感图像的时空序列特征的构建;最后,通过全连接层和softmax函数实现分类。在数据异常（数据缺失和数据扭曲）的情况下,提出的算法和一维卷积神经网络（1D-CNN）、多通道深度神经网络（MCDNN）、时序卷积神经网络（TSCNN）和长短期记忆（LSTM）网络等通用时间序列遥感影像分类算法进行分析比较。实验结果表明,所提的利用端到端的多模式与多单模式架构融合的网络在数据异常的情况下分类精度最高,F1值达到了93.40%。     

基于深度卷积特征光流的形变医学图像配准算法

光流法是一种基于光流场模型的重要而有效的形变配准算法。针对现有光流法所用特征质量不高使得配准结果不够准确的问题，将深度卷积神经网络特征和光流法相结合，提出了基于深度卷积特征光流（DCFOF）的形变医学图像配准算法。首先利用深度卷积神经网络稠密地提取图像中每个像素所在图像块的深度卷积特征，然后基于固定图像和浮动图像间的深度卷积特征差异求解光流场。通过提取图像的更为精确和鲁棒的深度学习特征，使求得的光流场更接近真实形变场，提升了配准精度。实验结果表明，所提算法能够更有效地解决形变医学图像配准问题，其配准精度优于Demons算法、尺度不变特征变换(SIFT) Flow算法以及医学图像专业配准软件Elastix。     

改进深度残差卷积神经网络的LDCT图像估计

针对低剂量计算机断层扫描（Low-Dose Computed Tomography,LDCT）重建图像出现明显条形伪影的现象,提出了一种基于残差学习的深度卷积神经网络（Deep Residual Convolutional Neural Network,DR-CNN）模型,可以从LDCT图像预测标准剂量计算机断层扫描（Normal-Dose Computed Tomography,NDCT）图像。该模型在训练阶段,将数据集中的LDCT图像和NDCT图像相减得到残差图像,将LDCT图像和残差图像分别作为输入和标签,通过深度卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系从LDCT图像预测残差图像,用LDCT图像减去残差图像得到预测的NDCT图像。实验采用50对大小为512×512的同一体模的常规剂量胸腔扫描切片和投影域添加噪声后的重建图像作为数据集,其中45对作为训练集,其他作为测试集,来验证此模型的有效性。通过与非局部降噪算法、匹配三维滤波算法和K-SVD算法等目前公认效果较好的图像去噪算法对比,所提模型预测的NDCT图像均方根误差小,且信噪比略高于其他算法处理结果。     

基于深度学习的井下巷道行人视觉定位算法

自主驾驶矿井机车需要实时检测和定位行驶前方的巷道行人，激光雷达等非视觉类方法成本高昂，而传统基于特征提取视觉类方法无法解决井下光照差且光线不均匀的问题。提出一种基于深度学习的井下巷道行人视觉定位算法。首先给出基于深度学习网络的系统整体结构；其次，搭建目标检测多层卷积神经网络（CNN），生成自主驾驶机车前方视野范围内行人的二维坐标及边界框的尺寸；再次，通过多项式拟合计算出图像中行人到机车之间的第三维距离；最后通过真实样本集实施模型训练、验证与测试。实验结果表明，所提算法的检测准确率达94%，速度达每秒25帧，测距误差小于4%，实现了实时高效的巷道行人视觉定位。     

基于级联深度卷积神经网络的高性能图像超分辨率重构

为了进一步提高现有图像超分辨率重构方法所得图像的分辨率,提出一种高性能的深度卷积神经网络（HDCN）模型用于重构放大倍数固定的超分辨率图像。通过建立级联HDCN模型解决传统模型重构图像时放大倍数无法按需选择的问题,并在级联过程中引入深度边缘滤波器以减少级联误差,突出边缘信息,从而得到高性能的级联深度卷积神经网络（HCDCN）模型。基于Set5、Set14数据集进行超分辨率图像重构实验,证明了引入深度边缘滤波器的有效性,对比HCDCN方法与其他图像超分辨率重构方法的性能评估结果,展现了HCDCN方法的优越性能。     

基于卷积神经网络的左心室超声图像特征点定位

针对传统级联卷积神经网络（CNN）在左心室超声图像中定位准确度较低的问题，提出一种融合更快速区域卷积神经网络（Faster-RCNN）模型提取区域的级联卷积神经网络，实现对超声图像中左心室心内膜和心外膜轮廓特征点的定位。首先，采用两级级联的方式改进传统级联卷积神经网络的网络结构，第一级网络利用一个改进的卷积网络粗略定位左心室心内膜和心外膜联合的特征点，第二级网络使用四个改进的卷积网络分别对心内膜特征点和心外膜特征点进行位置微调，之后定位输出左心室心内膜和心外膜联合的轮廓特征点位置；然后，将改进的级联卷积神经网络与目标区域提取融合，即利用Faster-RCNN模型提取包含左心室的目标区域并将目标区域送入改进的级联卷积神经网络；最后，由粗到细对左心室轮廓特征点进行定位。实验结果表明，与传统级联卷积神经网络相比，所提方法在左心室超声图像上的定位效果更好，更逼近真实值，在均方根误差的评价标准下，特征点定位准确度提升了32.6个百分点。     

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

卷积神经网络下的高分二号卫星影像道路提取

本文针对深度神经网络对高分二号遥感影像道路提取时细节信息丢失较多、道路周围环境考虑不充分等情况, 在已有的研究成果上, 提出一种基于全卷积神经网络遥感影像道路提取的改进方案. 方案创新研究了全卷积神经网络的算法原理, 将预调色后的高分二号影像按一定尺寸分幅输出, 将输出图像及标签对应输入于以全卷积神经网络为基础的改进网络, 通过结合残差单元以及增加网络层数得到识别精度较高的道路提取图像. 实验表明, 该方法在同一样本中对高分二号卫星影像道路提取的效果有所提升, 道路的完整性和准确性有所提高.     

边缘增强深层网络的图像超分辨率重建

目的 针对基于学习的图像超分辨率重建算法中存在边缘信息丢失、易产生视觉伪影等问题,提出一种基于边缘增强的深层网络模型用于图像的超分辨率重建。方法 本文算法首先利用预处理网络提取输入低分辨率图像的低级特征,然后将其分别输入到两路网络,其中一路网络通过卷积层级联的卷积网络得到高级特征,另一路网络通过卷积网络和与卷积网络成镜像结构的反卷积网络的级联实现图像边缘的重建。最后,利用支路连接将两路网络的结果进行融合,并将其结果通过一个卷积层从而得到最终重建的具有边缘增强效果的高分辨率图像。结果 以峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）作为评价指标来评价算法性能,在Set5、Set14和B100等常用测试集上放大3倍情况下进行实验,并且PSNR/SSIM指标分别取得了33.24 dB/0.9156、30.60 dB/0.852 1和28.45 dB/0.787 3的结果,相比其他方法有很大提升。结论 定量与定性的实验结果表明,基于边缘增强的深层网络的图像超分辨重建算法所重建的高分辨率图像不仅在重建图像边缘信息方面有较好的改善,同时也在客观评价和主观视觉上都有很大提高。     

基于骨架的快速手势识别模型

对于手势识别来说,骨架数据是一种紧凑且对环境条件稳健的数据模态.最近基于骨架的手势识别研究多使用深度神经网络去提取空间和时间的信息,然而这些方法可能存在复杂的计算和大量的模型参数的问题.为了解决这个问题,我们提出一种轻量高效的手势识别模型.该模型使用从骨架序列上计算出的两种空间几何特征,以及自动学习的运动轨迹特征,然后只使用卷积网络作为骨干网络实现手势分类.最终我们的模型参数量最少情况下仅为0.16 M,计算复杂度最大情况为0.03 GFLOPs.我们在公开的两个数据集上评估了我们的方法,与其他输入为骨架模态的方法相比,我们的方法取得了相应数据集上最好的结果.     

小数据样本深度迁移网络自发表情分类

目的 相较于传统表情，自发表情更能揭示一个人的真实情感，在国家安防、医疗等领域有巨大的应用潜力。由于自发表情具有诱导困难、样本难以采集等特殊性，因此数据样本较少。为判别自发表情的种类，结合在越来越多的场景得到广泛应用的神经网络学习方法，提出基于深度迁移网络的表情种类判别方法。方法 为保留原始自发表情图片的特征，即使在小数据样本上也不使用数据增强技术，并将光流特征3维图像作为对比样本。将样本置入不同的迁移网络模型中进行训练，然后将经过训练的同结构的网络组合成同构网络并输出结果，从而实现自发表情种类的判别。结果 实验结果表明本文方法在不同数据库上均表现出优异的自发表情分类判别特性。在开放的自发表情数据库CASME、CASMEⅡ和CAS（ME）²上的测试平均准确率分别达到了94.3%、97.3%和97.2%，比目前最好测试结果高7%。结论 本文将迁移学习方法应用于自发表情种类的判别，并对不同网络模型以及不同种类的样本进行比较，取得了目前最优的自发表情种类判别的平均准确率。     

Parallel Planning: A New Motion Planning Framework for Autonomous Driving

Motion planning is one of the most significant technologies for autonomous driving. To make motion planning models able to learn from the environment and to deal with emergency situations, a new motion planning framework called as "parallel planning" is proposed in this paper. In order to generate sufficient and various training samples, artificial traffic scenes are firstly constructed based on the knowledge from the reality. A deep planning model which combines a convolutional neural network (CNN) with the Long Short-Term Memory module (LSTM) is developed to make planning decisions in an end-toend mode. This model can learn from both real and artificial traffic scenes and imitate the driving style of human drivers. Moreover, a parallel deep reinforcement learning approach is also presented to improve the robustness of planning model and reduce the error rate. To handle emergency situations, a hybrid generative model including a variational auto-encoder (VAE) and a generative adversarial network (GAN) is utilized to learn from virtual emergencies generated in artificial traffic scenes. While an autonomous vehicle is moving, the hybrid generative model generates multiple video clips in parallel, which correspond to different potential emergency scenarios. Simultaneously, the deep planning model makes planning decisions for both virtual and current real scenes. The final planning decision is determined by analysis of real observations. Leveraging the parallel planning approach, the planner is able to make rational decisions without heavy calculation burden when an emergency occurs.      

改进的基于深度学习的遥感图像分类算法

针对传统的基于深度学习的遥感图像分类算法未能有效融合多种深度学习特征，且分类器性能欠佳的问题，提出一种改进的基于深度学习的高分辨率遥感图像分类算法。首先，设计并搭建一个七层卷积神经网络；其次，将高分辨率遥感图像样本输入到该网络中进行网络训练，得到最后两个全连接层输出作为遥感图像两种不同的高层特征；再次，针对该网络第五层池化层输出，采用主成分分析（PCA）进行降维，作为遥感图像的第三种高层特征；然后，将上述三种高层特征通过串联的形式进行融合，得到一种有效的基于深度学习的遥感图像特征；最后，设计了一种基于逻辑回归的遥感图像分类器，可以对遥感图像进行有效分类。与传统基于深度学习的遥感图像分类算法相比，所提算法分类准确率有较高提升。实验结果表明，该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数上表现优异，能实现良好的分类效果。     

基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法

针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证的问题,提出基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法.首先,构建一个包含卷积层、全连接层和soft-max分类层的深度卷积神经网络模型.卷积层可以提取亲子图像的隐性特征,全连接层可以将提取的隐性特征映射为亲属关系认证的二分类问题,soft-max分类层可以直接判断该对样本是否具有亲属关系.然后,将成对的标记训练数据输入网络进行迭代,优化深度网络模型参数,直至损失曲线稳定.最后,利用训练完毕的深度网络模型对输入测试图像对进行分类判决,通过统计得到最终的准确率.在KinFaceWI和KinFaceWII数据库上的结果显示,相比以往的亲属关系认证算法,文中模型具有更好的性能.