基于Flash8.0的色彩控制制作

利用Flash 8.0的setRGB语句来设置颜色变量,实现控制背景和场景中“灯”的颜色变化.利用的知识有：实体命名;按钮制作;设定变量;编辑按钮脚本.通过这个小制作可进一步领略Flash中“动作”语言在制作动画效果以及网页制作方面的优势.     

基于ZigBee技术的室内定位系统算法研究及实现

随着当今社会城市化进程的快速发展,人们对于在复杂环境内的定位需求越来越迫切。由于建筑物的遮挡使得GPS定位在室内不容易实现。文中设计了一种基于ZigBee技术的室内定位系统（IPS）的解决方案。结合信号强度测距法（RSSI）与场景指纹定位法,提出RSS场景指纹定位法。该算法采用RSS“场景特征信息”作为定位场景的“指纹信息”,来建立“指纹信息”数据库,并通过TI公司的Z-stack的硬件平台实现了该算法。测试结果表明,该定位系统在覆盖超过20m＊20 m的面积里使用4个参考节点就能以2 m以内的平均定位误差实现室内定位,满足普通的定位需求。     

基于AJAX和X3D的虚拟场景交互架构研究

针对X3D的web应用中用户与三维物体的交互仅局限于浏览器端的三维场景之中不能操作存在于服务器端的特定三维物体,结合AJAX技术,提出一个AJAX和X3D结合的场景交互架构,通过一个应用实例给出了AJAX和X3D结合的场景交互实现方法.该场景交互架构很好地解决了三维场景与服务器端的通信问题.     

注意力机制在自然场景文字检测中的应用

针对目前主流的基于分割的文字检测方法中由于需要复杂的后处理过程保证检测精度,通常难以实现高检测速度的问题,提出一种应用位置注意力模块和金字塔注意力网络2种注意力机制的方法.首先用金字塔注意力网络对图像进行特征提取及语义分割;同时将位置注意力模块应用于高层特征,通过加强图像中相似物体的权重加强对文字的检测效果;最后进行简单有效的后处理,在实现较高检测准确度的前提下提高检测速度.实验结果表明,在Total-text数据集中,采用更轻量化的骨干网络时,所提方法在检测速度上优势明显;采用更深层的骨干网络时,所提方法的检测准确度领先2.0％.     

基于多尺度特征多对抗网络的雾天图像识别

目的 当前的大型数据集,例如ImageNet,以及一些主流的网络模型,如ResNet等能直接高效地应用于正常场景的分类,但在雾天场景下则会出现较大的精度损失。雾天场景复杂多样,大量标注雾天数据成本过高,在现有条件下,高效地利用大量已有场景的标注数据和网络模型完成雾天场景下的分类识别任务至关重要。方法 本文使用了一种低成本的数据增强方法,有效减小图像在像素域上的差异。基于特征多样性和特征对抗的思想,提出多尺度特征多对抗网络,通过提取数据的多尺度特征,增强特征在特征域分布的代表性,利用对抗机制,在多个特征上减少特征域上的分布差异。通过缩小像素域和特征域分布差异,进一步减小领域偏移,提升雾天场景的分类识别精度。结果 在真实的多样性雾天场景数据上,通过消融实验,使用像素域数据增强方法后,带有标签的清晰图像数据在风格上更趋向于带雾图像,总的分类精度提升了8.2%,相比其他的数据增强方法,至少提升了6.3%,同时在特征域上使用多尺度特征多对抗网络,相比其他的网络,准确率至少提升了8.0%。结论 像素域数据增强以及多尺度特征多对抗网络结合的雾天图像识别方法,综合考虑了像素域和特征域的领域分布差异,结合了多尺度的丰富特征信息,同时使用多对抗来缩小雾天数据的领域偏移,在真实多样性雾天数据集上获得了更好的图像分类识别效果。     

室内服务机器人的实时场景分割算法

室内场景下的实时场景分割是开发室内服务机器人的一项关键技术,目前关于语义分割的研究已经取得了重大进展,但是多数方法都倾向于设计复杂的网络结构或者高计算成本的模型来提高精度指标,而忽略了实际的部署成本。针对移动机器人算力成本有限的问题,设计一种轻量化的瓶颈结构,并以此为基本元素构建轻量化场景分割网络。该网络通过与特征提取网络级联获得更深层次的语义特征,并且融合浅层特征与深层语义特征获得更丰富的图像特征,其结合深度可分离卷积与多尺度膨胀卷积提取多尺度图像特征,减少了模型的参数量与计算量,同时利用通道注意力机制提升特征加权时的网络分割精度。以512像素×512像素的图像作为输入进行实验,结果表明,该算法在NYUDv2室内场景分割数据集和CamVid数据集上的MIoU分别达到72.7%和59.9%,模型计算力为4.2 GFLOPs,但参数量仅为8.3 Mb,在移动机器人NVIDIA Jetson XavierNX嵌入式平台帧率可达到42 frame/s,其实时性优于DeepLabV3+、PSPNet、SegNet和UNet算法。     

一种新的面向电影场景搭建的自然手势交互方法

电影虚拟预演所需的三维场景搭建要求能够高效地初步将导演的构想付诸于影像,但传统计算机辅助设计工具的交互方式存在效率低的问题,限制了导演等非专业三维设计人士的场景构思.因此提出一种新的面向电影场景搭建的自然手势交互方法.根据电影虚拟预演特性和相关手势理论,设计一组有效的三维场景搭建手势集;在Unity3 D中构建基于虚拟现实的电影场景搭建徒手手势用户界面;通过用户实验对该方法进行评估,实验结果表明该方法是可行的,相比传统方法更具有自然易用性.     

基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法

单目视觉SLAM算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题.为此,提出一种基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法.对输入视频帧构建高斯金字塔提取FAST特征,综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子,并采用多网格策略划分特征点邻域,凭借改进的特征点降低运动模型算法的迭代次数,达到较好的时间效率.实验表明,该算法的相机轨迹精度与特征匹配精度相较于ORB-SLAM得到有效提高,并且能很好地适应多种纹理特殊场景.     

田间除草机器人研究进展综述

聚焦田间杂草清除领域,首先介绍了除草机器人的产生背景及其应用价值,并回顾了除草机器人国内外发展现状.然后,重点分析了除草机器人的结构组成及相关技术,并展望了除草机器人的未来发展趋势.最后,作了总结.     

深度学习场景文本检测方法综述

自然场景文本检测对于机器理解场景等有着重要作用。近年来,随着深度学习的发展,自然场景文字检测方法也日新月异,取得了很好的检测效果。分析、总结了近年来基于深度学习的场景文字检测方法,将其归纳分类为基于回归、基于分割,以及两者混合三种类型,并对各类检测方法的优缺点进行了对比分析。介绍了场景文本检测性能指标及常用的公开数据集以及下载方式。对场景文字检测领域研究进行总结和展望,有望为深度学习场景文本检测方法提供新的研究方向。