弱监督深度语义分割网络的多源遥感影像水体检测

目的 深度语义分割网络的优良性能高度依赖于大规模和高质量的像素级标签数据。在现实任务中,收集大规模、高质量的像素级水体标签数据将耗费大量人力物力。为了减少标注工作量,本文提出使用已有的公开水体覆盖产品来创建遥感影像对应的水体标签,然而已有的公开水体覆盖产品的空间分辨率低且存在一定错误。对此,提出采用弱监督深度学习方法训练深度语义分割网络。方法 在训练阶段,将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集,分别训练深度语义分割网络,并将训练得到的多个深度语义分割网络协同更新标签,然后利用更新后的标签重复前述过程,重新训练深度语义分割网络,多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段,多源遥感影像经多个代表不同视角的深度语义分割网络分别预测,然后投票产生最后的水体检测结果。结果 为了验证本文方法的有效性,基于原始多源遥感影像数据创建了一个面向水体检测的多源遥感影像数据集,并与基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络进行比较,交并比（intersection-over-union,IoU）分别提升了5.5%和7.2%。结论 实验结果表明,本文方法具有收敛性,并且光学影像和合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像的融合有助于提高水体检测性能。在使用分辨率低、噪声多的水体标签进行训练的情况下,训练所得多视角模型的水体检测精度明显优于基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络。     

基于深度学习的内容推荐算法研究综述

推荐系统是学习用户偏好,实现个性化推荐的系统化应用技术,在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来,随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起,传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。梳理推荐算法的背景和发展趋势,并给出内容推荐的算法思路及其优劣评价,分别介绍多层感知机、自动编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等深度学习方法的网络结构和算法优势。从技术应用的视角综述深度学习在内容推荐中的应用现状与研究成果,对不同经典深度推荐算法进行分析与比较。在此基础上,指出深度学习在可解释性、学习效率等方面的不足,并对交叉领域学习、多任务学习、表征学习等未来研究方向进行展望。     

抗频率变换的采样计数音频检索方法

理想的音频检索方法可以准确、高效地从大规模音频数据库中识别所有音频。但是,目前还没有一种方法可以对所有噪声干扰鲁棒。基于Philips指纹的采样计数音频检索方法是目前最高效的方法之一,如果能解决其无法抵抗线性变换（时间缩放、频率变换）的缺点,则整个采样计数音频检索方法将进一步趋于理想。针对其中的频率变换问题,提出抗频率变换的采样计数音频检索方法,包括变频带间隔的查询指纹生成方法、多频率尺度的查询匹配方法,以及分步骤指纹提取和变过滤阈值两种加速策略。该方法可以抵抗70%到130%的频率变换,效果与目前最好的QUAD方法相当,并且可以扩展到任意使用Philips类的指纹的检索方法以增强其抵抗频率变换干扰的能力。     

跨模态行人再识别的协同学习方法

跨模态行人再识别是实现全天候智能视频监控系统的一项关键技术。该技术旨在匹配某一特定身份行人在不重叠摄像头场景下的可见光图像和红外图像,因而面临着巨大的类内变化和模态差异。现有方法难以较好地解决这两大困难,很大程度上是由于欠缺了对特征判别能力的有效挖掘和对多源异质信息的充分利用。鉴于以上不足,使用协同学习方法设计了一个精细化多源特征协同网络,提取多种互补性特征进行信息融合,以提升网络的学习能力。从骨干卷积网络中提取多尺度和多层次特征,实现精细化特征协同学习,以增强特征的判别能力来应对类内变化。设计了模态共有与特有特征协同模块和跨模态人体语义自监督模块,达到多源特征协同学习的目的,以提高多源异质图像信息的利用率,进而解决模态差异。在SYSU-MM01和RegDB数据集上验证了该方法的有效性和先进性。     

基于视频放大与盲源分离的非接触式心率检测

非接触式心率(HR)检测可以通过远程光电容积描记术(rPPG)实现,引起越来越多的关注.但在实际应用中,rPPG信号非常细微,极易被噪声淹没,从而导致现有的基于rPPG的心率检测方法很难准确地估计心率.针对以上问题,本文提出了一种增强rPPG信号、抑制噪声的非接触式心率检测方法.在这种方法中,首先通过欧拉颜色放大技术对正常HR分布频带上的色度信息进行放大,避免rPPG信号过小被噪声淹没;接着使用人脸检测与跟踪技术选定合适的感兴趣皮肤区域;然后在感兴趣区域内提取放大后的色度信息,使用盲源分离方法和相关性分析分离出rPPG信号;最后对rPPG信号进行时域滤波与功率谱密度分析,估计出HR值.经多组实验验证,本文所提方法相比于以前方法具有更高的HR估计精度.     

多源遥感水库蓄水量估算系统

水库蓄水量研究对于合理保护和利用水资源具有重要的指导意义.针对水库蓄水量估算研究现状和不足,使用星载雷达高度计(RA)提取水库的遥测水位,利用星载多光谱成像仪(MSI)和星载合成孔径雷达(SAR)提取水库的水域面积,基于数据同化技术建立了多源遥感水库蓄水量估算模型,并开发了一款多源遥感水库蓄水量估算系统.该系统可以无接触地获取遥测水位和水域面积并估算蓄水量,具有稳定性、通用性等特点,有望应用于防汛抗旱、水库调度等领域,为管理部门科学化、高效化管理水库提供技术支撑.     

基于误差修正模型的黄河源区年径流预测

为了提升黄河源区年径流预测精度以及了解黄河源区降雨、径流、泥沙之间的相互影响关系,以黄河源区唐乃亥水文站实测年降雨量、年径流量和年输沙量作为研究数据,采用协整理论分析方法,分别建立降雨—径流、径流—泥沙两变量误差修正模型以及降雨—径流—泥沙三变量误差修正模型,对研究区年径流量进行预测。结果表明:三变量误差修正模型的拟合优度均大于两变量误差修正模型的,模型解释性更强,更能定量表现黄河源区径流量—降雨量—输沙量之间的关系;三变量误差修正模型的平均相对误差为-4.83%,可以用于黄河源区年径流预测。     

引江济淮工程受水区(安徽淮河以北段)农田氮磷流失现状及输水后预测评估

对引江济淮工程受水区(安徽段)的种植结构、肥料类型和用量进行调查分析,估算受水区不同控制单元农田氮磷流失情况及入河系数,考察农田面源氮磷流失入河对流域水质的贡献,并预测工程输水后农田氮磷流失对流域水质影响的变化趋势。结果表明:研究区施氮、磷肥过多导致较高量的氮磷流失,对颍河、西淝河、茨淮新河和涡河的水质有较大影响;引江济淮工程实施调水后总氮、总磷入河浓度持续降低并趋于稳定,污染物浓度降低,水质将有所好转。     

基于镜像源方法的室内声场脉冲响应仿真

针对基于室内声场脉冲响应描述声场音质特性时其精确度不高的问题,以经典镜像源方法为核心,讨论了基于变换频域和反射系数的改进算法.以矩形空间为具体实例,给定接收点和声源位置,并利用计算机仿真室内声场脉冲响应.在不同参数条件下,对各个算法进行了分析,估计了能量衰减曲线和房间混响时间.结果表明,基于变换频域和反射系数的改进算法具有更高的准确性和可靠性.     

导弹组合建模及电磁散射特征快速提取

该文将常规导弹目标分解为平板、圆柱、圆台和球冠等基本几何体散射单元,通过参数化组合建模、散射场解析计算和矢量场叠加的方法,快速仿真得到导弹目标的电磁散射数据,以支持其RCS、一维距离像和二维ISAR图像等电磁散射特征提取。计算结果表明,该方法基本能够满足目标电磁散射实时、高精度计算需求,开发的仿真软件为导弹目标基于方案验证需求的电磁散射特性快速计算与评估提供了有力支持。