融合可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框,级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性,目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。     

基于多特征和尺度估计的KCF_MTSA算法

多模板尺度自适应核相关滤波器（KCF_MTSA）跟踪算法在目标移动模糊、旋转和尺度变化时跟踪距离精度与成功率较低。针对该问题,提出一种结合多特征和尺度估计的改进KCF_MTSA目标跟踪算法。采用方向梯度直方图和颜色名两种特征对目标进行表征,在训练阶段分别使用多模板核相关滤波器对上述特征进行训练,同时在检测阶段将两个滤波器的响应以权重形式进行自适应融合获取响应图实现目标定位,并使用一维相关滤波器进行目标尺度估计。实验结果表明,该算法的跟踪距离精度和准确率较改进前KCF_MTSA算法有明显提升,其距离精度和准确率分别提高15.8%和28.5%。     

基于属性基加密的车联网冷链物流配送目标隐私保护算法

针对车联网冷链物流中转与配送目标可被关联的问题,提出一种可有效泛化这种关联,进而保护配送目标的隐私保护算法.基于属性基加密技术,利用车联网中车辆可相互通信这一特点,通过同属性车辆解密建立匿名车辆组;利用匿名车辆组实现关联和配送目标泛化,进而保护配送目标的隐私安全.通过性能分析从理论上证明了安全性和算法效率,利用模拟对比实验,进一步验证了该算法的优越性.     

基于改进NSGA-II算法求解多目标资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(resource constrained project scheduling problem, RCPSP)要求在满足相关约束的条件下安排各活动开始时间,从而达到某一目标的最优,具有很强的应用背景,并受到众多学者的广泛关注.经典的RCPSP模型以最小化项目工期为单一目标,忽略了资源使用率等因素对项目整体的影响,使其与实际应用仍有较大差距.基于经典的RCPSP模型,引入最优资源均衡为另一目标,将模型扩展为多目标模型,丰富了RCPSP模型的应用场景.同时,考虑到新模型中各活动间存在大量的控制关系,使用传统的启发式多目标算法需要耗费大量的时间对不可行解进行判断,求解性能较低,提出一种新的算法框架NSGA-IIs.该算法框架基于活动间控制关系将各活动分成若干子集,并在初始化和交叉变异等阶段以子集为基本单位产生新的个体,能够较好地避免不可行解的产生,提高算法的效率.使用解集覆盖度作为评价指标,通过实例数据集的实验表明,与已有的求解RCPSP的经典算法相比,所提出的算法具有明显的优越性.     

基于多目标优化的Holonic-C2组织协作式资源动态调度方法

针对Holonic-C2组织协作式资源的动态调度问题,对战场上的突发事件进行分析,面向任务属性变化、可用平台减少和任务数量变化3类基本突发事件,提出Holonic-C2组织双层结构下针对突发事件的协作机制,在战术决策Holon模块构建两种多目标优化模型,在战役决策Holon模块提出战术Holon协作选择方法.仿真实验表明,所提出的Holonic-C2组织协作式资源动态调度过程能够有效处理单个战术Holon无法处理突发事件的情况,可实现多个战术Holon的协作,验证了所提方法的可行性.     

基于两种分类标准的目标检测算法综述

随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法.为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和an-chor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析.最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向.     

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。     

基于部分加权损失函数的RefineDet

针对目标检测网络单阶改进目标检测器（RefineDet）对类间不平衡数据集中小样本类别检测性能差的问题,提出一种部分加权损失函数SWLoss。首先,以每个训练批量中不同类别样本数量的倒数作为启发式的类间样本平衡因子,对分类损失中的不同类别进行加权,从而提高对小样本类别学习的关注程度;然后引入多任务平衡因子对分类损失和回归损失进行加权,缩小两个任务学习速率的差异;最后,在目标类别样本数量存在大幅差异的Pascal VOC 2007数据集和点阵字符数据集上进行实验。结果表明,与原始RefineDet相比,基于SWLoss的RefineDet明显提高了小样本类别的检测精度,它在两个数据集上的平均精度均值（mAP）分别提高了1.01、9.86个百分点;与基于损失平衡函数和加权成对损失的RefineDet相比,基于SWLoss的RefineDet在两个数据集上的mAP分别提高了0.68、4.73和0.49、1.48个百分点。     

基于径向基函数的多目标回归特征构建算法

多目标回归（MTR）是一种针对单个样本同时具有多个连续型输出的回归问题。现有的多目标回归算法都基于同一个特征空间学习回归模型,而忽略了各输出目标本身的特殊性质。针对这一问题,提出基于径向基函数的多目标回归特征构建算法。首先,将各目标的输出作为额外的特征对各输出目标进行聚类,根据聚类中心在原始特征空间构成了目标特定特征空间的基;然后,通过径向基函数将原始特征空间映射到目标特定特征空间,构造目标特定的特征,并基于这些目标特定特征构建各输出目标的基回归模型;最后,用基回归模型的输出组成隐藏空间,采用低秩学习算法在其中发掘和利用输出目标之间的关联。在18个多目标回归数据集上进行实验,并把所提算法与层叠单目标回归（SST）、回归器链集成（ERC）、多层、多目标回归（MMR）等经典的多目标回归算法进行对比,结果表明所提算法在14个数据集上都取得了最好的性能,并且在18个数据集上的平均性能排序居第一位。可见所提算法构建的目标特定特征能够提高各输出目标的预测准确性,并结合低秩学习得到输出目标间的关联性以从整体上提升多目标回归的预测性能。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。