面向复杂场景的人物视觉理解技术

面向复杂场景的人物视觉理解技术能够提升社会智能化协作效率,加速社会治理智能化进程,并在服务人类社会的经济活动、建设智慧城市等方面展现出巨大活力,具有重大的社会效益和经济价值。人物视觉理解技术主要包括实时人物识别、个体行为分析与群体交互理解、人机协同学习、表情与语音情感识别和知识引导下视觉理解等,当环境处于复杂场景中,特别是考虑“人物—行为—场景”整体关联的视觉表达与理解,相关问题的研究更具有挑战性。其中,大规模复杂场景实时人物识别主要集中在人脸检测、人物特征理解以及场景分析等,是复杂场景下人物视觉理解技术的重要研究基础;个体行为分析与群体交互理解主要集中在视频行人重识别、视频动作识别、视频问答和视频对话等,是视觉理解的关键行为组成部分;同时,在个体行为分析和群体交互理解中,形成综合利用知识与先验的机器学习模式,包含视觉问答对话、视觉语言导航两个重点研究方向;情感的识别与合成主要集中在人脸表情识别、语音情感识别与合成以及知识引导下视觉分析等方面,是情感交互的核心技术。本文围绕上述核心关键技术,阐述复杂场景下人物视觉理解领域的研究热点与应用场景,总结国内外相关成果与进展,展望该领域的前沿技术与发展趋势。     

酸胁迫处理对鼠伤寒沙门氏菌抗酸性的影响

目的:以鼠伤寒沙门氏菌CGMCC 1.1190为试材,研究酸胁迫处理对其抗酸性的影响.方法:研究CGMCC 1.1190菌株经4种有机酸(柠檬酸、乳酸、醋酸和苹果酸)胁迫培养过程中其生长情况和形态的变化;对经4种有机酸胁迫培养至稳定期获得的耐酸性CGMCC 1.1190菌株在pH 2.5的强酸性基质中进行抗酸性分析;分...     

改进的轻型CORBA事件服务的实现

CORBA事件服务提供了ORB之间异步、多目的通信方式.但标准的事件服务规范过于繁杂,服务质量也有待改进.根据项目应用需求,对事件规范进行了扩充,引入了对事件信道进行管理的模块,同时对标准事件服务规范中的类型事件特征进行删减.然后,基于国内惟一的开源CORBA实现--Orbas,通过代理的设计模式,实现了一个轻型的事件服务,并且在接口级和应用程序级实现对QoS的提高.结果表明,该事件服务可以作为项目的消息传递中间件的底层通信模块,完成分布式对象之间的异步、多目通信.     

储藏小麦粉中害虫发生与温湿度变化的关系研究

研究了不同初始虫口密度(0、2、15头/kg小麦粉)的不同储粮害虫(锈赤扁谷盗成虫、赤拟谷盗成虫、赤拟谷盗成虫与锈赤扁谷盗成虫混合)发生对储藏小麦粉温度及环境湿度变化的影响.结果表明,在全部实验观察期间,随着实验时间延长,害虫为害引起小麦粉温度升高,初始感染害虫虫口密度越高小麦粉温度也越高;不同起始虫口密度的不同虫种害...     

基于多源遥感数据及几何光学模型的森林郁闭度估测

森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林郁闭度,并针对混合像元的问题提出了一种可靠的方法。首先,利用无人机激光雷达衍生的高精度森林结构参数计算无人机飞行覆盖区域的光照背景分量。然后,利用连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)算法及线性光谱分解模型对GF-6 WFV进行混合像元分解,确定研究区最优场景分量。最后,利用Li-Strahler几何光学模型估测研究区域森林冠层郁闭度,并利用野外样地实测数据进行精度验证。结果表明：估测郁闭度与实测郁闭度之间的决定系数(R²)为0.692 8,均方误差根(RMSE)为0.059 4,总体精度为93.4%,Li-Strahler几何光学模型可以有效的在森林郁闭度反演中发挥作用。     

基于Surfel点云数据的压缩算法*

针对点云数据局部集中的特点,使用差值预测对点云数据进行预测处理;在预测的同时,根据IEEE754浮点数标准,简化浮点数的尾数,使用3.5 Byte来表示一个浮点数,以提高压缩效果;然后对预测数据中连续重复的字节使用该字节加该字节重复的次数的方式存储;最后对经过以上处理的数据使用一阶自适应算术编码进行压缩。最终得到的程序在压缩比和内存占用两个方面远优于WinRAR、WinZip压缩软件。     

具有备份恢复功能的OTS设计与实现*

提出一种对象事务服务器备份恢复模型,并结合CORBA的OTS标准实现了一个具有恢复管理功能的CORBA对象事务服务器。结果表明,该事务服务器除了具有OMG规范规定的功能外,还具有事务数据在线备份及意外失败后恢复的功能。     

交通标志识别特征提取研究综述

交通标志识别(TSR)是智能交通系统(ITS)的一个重要研究方向,而特征提取是交 通标志识别研究中的重点。聚焦交通标志识别的特征提取,综述了常见的人工特征(颜色直方图、 尺度不变特征变换特征、局部二值模式特征、方向梯度直方图特征、Haar-like 特征、Gabor 小 波特征、Canny 特征等)和深度特征(提取自 AlexNet,VGG16,Inception 等),并在同一数据集 (GTSRB)上提取多种特征,采用相同分类器,通过相同评价指标体系进行定量比较与分析,并 以图表方式,针对不同特征和不同交通标志类别,进行直观的性能比较研究,以期为交通标志 识别时特征向量的选择和深入研究提供参考。     

基于内容的图纸检索的研究与设计

基于内容图纸检索是图纸重用的关键技术,空间关系是图纸的内容的主要特征.由于空间关系描述复杂、特征向量的维数很高,在基于内容图纸检索中很难应用空间关系匹配.为了克服这些问题,提出了约简拓扑关系的方法,采用图谱方法提取拓扑特征向量,实现了特征向量的维数约减,从而通过多雏索引技术有效地加速图纸检索.综合拓扑关系、形状和方位关系作为图纸内容,有效地提高了系统查准率和查全率,通过脱机方式提取拓扑关系和形状的特征向量,而联机方式提取方位关系特征向量,提高了系统检索效率.     

船用柴油机排放法规及趋势分析

随着航运业和船舶制造业的迅速发展,国际上对船舶发动机排放的限制越来越严格。本文在简述船用柴油机废气排放危害和排放控制技术发展的基础上,分析了近年来船舶排放法规的变化及其发展趋势。