基于深度学习的RGB图像目标位姿估计综述

6自由度（DoF）位姿估计是计算机视觉与机器人技术中的一项关键技术,它能从给定的输入图像中估计物体的6DoF位姿,即3DoF平移和3DoF旋转,已经成为机器人操作、自动驾驶、增强现实等领域中的一项至关重要的任务。首先,介绍了6DoF位姿的概念以及基于特征点对应、基于模板匹配、基于三维特征描述符等传统方法存在的问题;然后,以基于特征对应、基于像素投票、基于回归和面向多物体实例、面向合成数据、面向类别级的不同角度详细介绍了当前主流的基于深度学习的6DoF位姿估计算法,归纳整理了在位姿估计方面常用的数据集以及评价指标,并对部分算法进行了实验性能评价;最后,给出了当前位姿估计面临的挑战和未来的重点研究方向。     

双收敛因子策略下的改进灰狼优化算法

针对标准灰狼优化算法（GWO）的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种在非线性双收敛因子策略下基于双头狼引领的改进灰狼优化（GWO-THW）算法。首先,利用混沌Cubic映射初始化种群,提升种群分布的均匀性和多样性,并通过平均适应度值将狼群分为捕猎狼和侦察狼,两类狼群采用不同的收敛因子,在各自的头狼带领下寻找和围捕猎物;其次,为提升搜索速度和精度,设计了一种位置更新的自适应权重因子;同时,为跳出局部最优,当一定时间内未发现猎物时,狼群采用莱维（Levy）飞行策略随机更新位置。在10个常用的基准测试函数上验证GWO-THW的有效性。实验结果表明,与标准GWO及相关变体相比,GWO-THW在8个基准测试函数上都取得了较高的寻优精度和收敛速度,尤其在多峰函数上,200次迭代内就能收敛到理想最优值,从而验证了GWO-THW具有更好的寻优性能。     

基于双精英进化樽海鞘群算法优化ELM的焦炭价格预测

焦炭是焦化企业生产的重要工业原料之一,准确地预测其未来价格趋势对焦化企业制定排产计划具有重要意义。极限学习机(ELM)泛化能力强,计算速度快,适合作为焦炭价格预测的模型,但ELM的预测性能受模型关键参数影响较大,故需对其参数进行优化。基于此,文中提出了基于双精英进化樽海鞘群算法的ELM焦炭价格预测方法。首先,采用Logistic混沌映射、改进的收敛因子、自适应惯性权重和双精英进化机制来改进樽海鞘群算法,提出了双精英进化樽海鞘群算法(MDSSA),提高算法的搜索能力;其次,运用MDSSA优化ELM的连接权值与阈值,找到ELM的最优参数组合,构建MDSSA-ELM焦炭价格预测模型;最后,在8个基准测试函数上测试MDSSA的收敛性能,在实际焦炭价格数据集上对MDSSA-ELM模型的预测性能进行实验,实验结果表明,MDSSA-ELM相比其他方法预测能力更优,MDSSA相比其他群智能算法搜索能力更强,为焦化企业实现焦炭智慧排产提供了有效的预测工具。     

建模交互关系和类别依赖的视频动作检测

目的 视频动作检测旨在检测出视频中所有人员的空间位置,并确定其对应的动作类别。现实场景中的视频动作检测主要面临两大问题,一是不同动作执行者之间可能存在交互作用,仅根据本身的区域特征进行动作识别是不准确的;二是一个动作执行者在同一时刻可能有多个动作标签,单独预测每个动作类忽视了它们的内在关联。为此,本文提出了一种建模交互关系和类别依赖的视频动作检测方法。方法 首先,特征提取部分提取出关键帧中每个动作执行者的区域特征;然后,长短期交互部分设计短期交互模块（short-term interaction module,STIM）和长期交互模块（long-term interaction module,LTIM）,分别建模动作执行者之间的短期时空交互和长期时序依赖,特别地,基于空间维度和时间维度的异质性,STIM采用解耦机制针对性地处理空间交互和短期时间交互;最后,为了解决多标签问题,分类器部分设计类别关系模块（class relationship module,CRM）计算类别之间的依赖关系以增强表征,并利用不同模块对分数预测结果的互补性,提出一种双阶段分数融合（two-stage score...     

双馈感应电机无速度传感器直接转矩控制方法

风电机组双馈感应发电机运行中,由于参数变化的不确定性导致其无速度传感器直接转矩控制输出值出现异常波动,为保证双馈感应电机的频率稳定性,提出一种双馈感应电机无速度传感器直接转矩控制方法。计算转子磁链同步转速和转差速度,得到发电机的转速观测值;分析转子绕组电压空间矢量,建立磁链模型并构建电磁矩阵,在矩阵中计算定子绕组和转子绕组的磁势矢量,通过二者的矢量积得到电机的电磁转矩;转速和转矩共同组成直接转矩控制系统,实现对电机的速度调节和控制。仿真分析结果表明：采用所提方法时,在双馈感应电机启动后转速迅速增加,且在1.2 s后转速始终保持为1 400 r/min,可保证转子磁链的运行轨迹接近于圆形,直接转矩控制效果平稳。     

一种具有宽带双极化低散射特征的微带阵列天线

针对阵列天线宽带散射缩减设计进行研究,设计了一种基于无源对消技术的低散射阵列天线,该新型微带阵列天线在宽频带内具有双极化低雷达散射截面（RCS, Radar Cross Section）性能;对基于两种散射性能不同的单元组成阵列的RCS性能进行了理论研究,进行了单元的散射幅度和相位对阵列RCS的影响分析;提出了一种加载T型缝隙的新型微带天线结构,该单元结构的辐射性能与散射性能能够进行独立调控和综合优化,该单元与传统微带贴片单元具有相似的辐射特性,并可在宽频带（带内和带外）内与传统微带单元产生有效相位差;将传统微带单元和加载T型缝隙的新型微带单元组成4×4阵列天线,仿真结果表明,提出的阵列天线在3GHz～7GHz（相对带宽80%）频带内实现了同极化RCS缩减,在3.3GHz～7GHz（相对带宽71.8%）频带内实现了交叉极化RCS缩减,缩减峰值分别为16.3dB和36.3dB,带内RCS缩减均值分别为14.1dB 和17.6dB;与传统微带阵列天线相比,提出的阵列天线增益下降小于0.1dB;提出的微带阵列天线具有高效率辐射和宽频带双极化低散射性能,为低散射阵列天线设计提供了新的思路。     

一种双断口真空有载分接开关的研制及应用

当前主流大容量真空有载分接开关普遍仅采用单一电阻过渡且存在开断级间短路电流的风险。为提高真空分接开关的运行可靠性,作者研制了一种采用双过渡电阻的双断口真空有载分接开关,避免了主真空管和过渡真空管负荷不一致的问题,且在理论上避免了分接开关发生级间短路事故,并完成了双断口真空分接开关的研制、型式试验及挂网试运行。     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

基于模函数与像素值差值的高质量双图像可逆信息隐藏

为解决在一些一对二的交流场景中使用信息隐藏技术来传递信息时对载密图像的视觉质量和载体图像的精确度的高要求问题. 在本文中提出了一种基于模函数和像素值差值(pixel value difference , PVD)的双图像可逆信息隐藏方案, 通过模函数和对数函数确定了PVD范围表, 从而确定在单位面积上的信息嵌入位数以及模函数的系数. 所提出的方案可以在信息嵌入位数不断增加的情况下仍然保持像素值的修改量与信息嵌入位数之比不大于0.5, 所以与目前一些基于PVD的方案相比在像素对差值越大的图像中越占有优势. 实验结果表明与现有的一些在载密图像质量方面优质的方案相比, 具有更高的PSNR和SSIM, 此外本方案在抗RS隐写分析和PDH隐写分析的静态攻击方面上具有良好的性能, 并且避免了大多数在基于像素值差值的信息隐藏方案中对溢出问题的解决方案复杂繁琐的情况.     

融合多标签损失与双注意力的U型视网膜血管分割

眼底视网膜血管的检测与分析对许多眼科疾病的诊断具有重要意义.为了更精确、健全地提取视网膜血管的特征信息,提出一种融合多标签损失与双注意力的U型网络模型.首先在编码部分通过空间金字塔池化提供多尺度输入,在U型网络内部融入双注意残差块提升网络对特征信息的提取能力;其次,在网络底部嵌入特征相似模块以捕获特征之间的远程依赖关系,为了有效地抑制眼底图像中的噪声影响和捕获血管多尺度信息,在跳连部分分别引入双路径注意门机制与稠密的空洞空间金字塔池化模块;最后,在解码部分设置侧输出层生成与层级对应的局部预测图像,并配合多标签Dice损失函数进行训练.在DRIVE,STARE和CHASE＿DB1数据集上进行实验,灵敏度分别为80.54%, 83.97%和82.40%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.07%, 98.50%和98.36%.