高置信度互补学习的实时目标跟踪

目的 判别式目标跟踪算法在解决模型漂移问题时通常都是在预测结果的基础上构建更可靠的样本或采用更健壮的分类器,从而忽略了高效简洁的置信度判别环节。为此,提出高置信度互补学习的实时目标跟踪算法（HCCL-Staple）。方法 将置信度评估问题转化为子模型下独立进行的置信度计算与互补判别,对相关滤波模型计算输出的平均峰值相关能量（APCE）,结合最大响应值进行可靠性判定,当二者均以一定比例大于历史均值时,判定为可靠并进行更新,将颜色概率模型的输出通过阈值处理转化为二值图像,并基于二值图像形态学提取像素级连通分量属性（PCCP）,综合考虑连通分量数量、最大连通分量面积及矩形度进行可靠性判别,当置信度参数多数呈高置信度形态时,判定为可靠,进行更新;否则,判定为不可靠,降低该模型的融合权重并停止更新。结果 在数据集OTB-2015上的实验结果表明,HCCL-Staple算法与原算法相比,距离精度提高了3.2%,成功率提高了2.7%,跟踪速度为32.849帧/s,在颜色特征适应性较弱的场景和目标被遮挡的复杂场景中均能有效防止模型漂移,与当前各类主流的跟踪算法相比具有较好的跟踪效果。结论 两种子模型的置信度判别方法均能针对可能产生低置信度结果的敏感场景进行有效估计,且对输出形式相同的其他模型在置信度判别上具有一定的适用性。互补使用上述判别策略的HCCL-Staple算法能够有效防止模型漂移,保持高速的同时显著提升跟踪精度。     

基于YOLOv7+U2-Net的指针式仪表检测与识别

针对复杂环境下指针式仪表检测与识别过程中存在定位仪表困难和推理精度低等问题,本文提出一种基于YOLOv7+U2-Net的多量程仪表识别方法.为了提高U2-Net模型的输入图像质量,选择推理精度和速度快的YOLOv7检测器,将检测、裁剪好的图像作为模型的输入图像数据集,同时对输入图像进行了旋转矫正,使模型适用于多角度仪表识别.针对仪表读数推理精度差和速度慢等问题,将U2-Net解码阶段的RSU4-RSU7的普通卷积更换成了深度可分离卷积,在此基础上引入了Attention机制,加快整体推理速度和精度.此外,为了提高该方法的普遍适用性,提出了多阈值范围内的识别准确率判别方法来适配多种应用场景.通过对比实验表明,在收集到的数据集上进行评估,相较于模板匹配、SegNet、PSPNet、Deeplabv3+及U-Net方法,本文方法识别准确率达到96.5%,在多个阈值区间内都具有良好性能表现.     

基于PDTI的授课质量提升模型

为了保证线上线下授课同质等效,充分利用和发挥线上授课的资源优势,提出一种基于PDTI的课程质量提升模型,介绍将计划P、实施D、检测T、提升I四大过程构成的循环系统分别应用于教师群体和学生群体的教学实践,最后说明教学效果。     

多尺度特征金字塔融合的街景图像语义分割

针对街景图像语义分割任务中的目标尺寸差异大、多尺度特征难以高效提取的问题, 本文提出了一种语义分割网络(LDPANet). 首先, 将空洞卷积与引入残差学习单元的深度可分离卷积结合, 来优化编码器结构, 在降低了计算复杂度的同时缓解梯度消失的问题. 然后利用层传递的迭代空洞空间金字塔, 将自顶向下的特征信息依次融合, 提高了上下文信息的有效交互能力; 在多尺度特征融合之后引入属性注意力模块, 使网络抑制冗余信息, 强化重要特征. 再者, 以通道扩展上采样代替双线插值上采样作为解码器, 进一步提升了特征图的分辨率. 最后, LDPANet方法在Cityscapes和CamVid数据集上的精度分别达到了91.8%和87.52%, 与近几年网络模型相比, 本文网络模型可以精确地提取像素的位置信息以及空间维度信息, 提高了语义分割的准确率.     

基于Struts—Spring—Hibernate框架的软件复用技术

软件复用是一种由预先构建好的、为复用目的而设计的软件结构来建立或者组装软件系统的过程。采用“高内聚,低耦合”的成熟框架来进行软件开发,是这一过程的一个很好实践。本文在深入研究软件设计模式的基础上,对目前流行的基于Struts—Spring—Hibernate框架进行可复用软件开发技术进行分析和研究。     

结合亮度感知与密集卷积的红外与可见光图像融合

为解决弱光照条件下红外与可见光图像融合质量差的问题,提出一种结合亮度感知与密集卷积的红外与可见光图像融合方法（brightness perception and dense convolution,BPD-Fusion）。首先,对可见光图像进行亮度计算,得到亮度权重并对其暗区域进行亮度增强;然后,将增强的可见光图像与红外图像级联输入生成器,在其Conv1阶段后嵌入密集卷积以获取更丰富的图像特征;最后,为了达到较强的图像重构与生成能力,建立多损失函数构建端到端的图像融合过程。在TNO和KAIST数据集上进行融合质量测评:主观评价上,提出的方法视觉效果良好;客观评价上,差异相关和、信息熵、互信息和平均梯度指标均优于对比方法。     

流形正则化的交叉一致性语义分割算法

目的 为有效解决半监督及弱监督语义分割模型中上下文信息缺失问题,在充分考虑模型推理效率的基础上,提出基于流形正则化的交叉一致性语义分割算法。方法 首先,以交叉一致性训练模型作为骨架网络,通过骨架网络获得预测分割图像。其次,对输入域图像和输出域图像进行子图像块划分,以获取具有相同几何结构的数据对。再次,通过原始图像和分割图像的子图像块,计算输入数据与预测结果所处流形曲面上的潜在几何约束关系,并根据不同的训练方式分别设计半监督及弱监督的正则化算法。最后,利用流形约束的结果进一步优化图像分割网络中的参数,并通过反复迭代使半监督或弱监督的语义分割模型达到最优。结果 通过加入流形正则化约束,捕获了图像中上下文信息,降低了网络前向计算过程中造成的本征结构的损失,在不改变网络结构的前提下提高了算法精度。为验证算法的有效性,实验分别在半监督和弱监督两种不同类型的语义分割中进行了对比,在PASCAL VOC 2012(pattern analysis, statistical modeling and computational learning visual object classes 2012)数...     

Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。     

软件工程专业实训教学体系的应用研究(英文)

For the status and characteristics of practice teaching in software engineering major of my school,in order to shorten the gap between the ability of students and the needs of society,a large-scale software projects practical training teaching system is proposed.The problems in the implementation process of practical training teaching system is described,and the construction of concrete ideas is given.     

MapReduce模式下高光谱图像端元提取算法加速

目的 随着成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越大,这给高光谱遥感图像解译处理及应用带来挑战。本文提出一种基于MapReduce模式的分布式混合并行处理模型来加速高光谱解混处理。方法 为降低算法计算复杂度,对原串行算法进行并行化设计,并采用行列式分块计算法对原算法进行化简计算;最后在分布式集群环境下,采用Jama和JCuda组件来加速算法执行过程中的矩阵运算操作。结果 针对224波段,400×400像素空间分辨率的高光谱图像,采用分布式混合计算模型进行解混处理比原始的处理方法在速度上有近十倍的提高,且算法计算量越大,加速效果越明显。结论 本文提出了一种基于MapReduce模式的分布式混合并行处理方法来加速最大单形体体积端元提取算法,加速效果明显;采用分块法求解行列式可以大大降低算法复杂度。该方法对计算任务可并行划分、主机与节点间数据交换量少且计算复杂类算法加速效果明显。