基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。     

雕刻技术的研制和应用

在对铝合金铸件进行X射线实时探伤时，由于采集回来的许多图像的目标物体的轮廓比较模糊，这样在评片时容易造成对铸件的误判和漏判。针对这种现象并结合这类图像噪声源多的特点，在研究常用卷积算法的基础上，采用特殊卷积（特殊的卷积核）操作，同时根据雕刻的艺术底色为灰色，最后给卷积结果加上灰度值128，实验结果表明图像中目标物体的轮廓变得更清楚，同时处理后的图像具有比较好的三维效果，这给工作人员在看图时带来了方便。     

DVB-T调制器外码编码器的FPGA设计

设计并实现了一种DVB—T调制器的外码编码器，着重介绍了码流自适应接口、能量扩散、RS编码器及卷积交织器的设计方法，该设计方案最终在Altera的FPGA上进行验证。     

基于形态学top-hat算子的多传感器图像融合

本文根据形态学top-hat算子能够提取图像中极大值与极小值区域的特点,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合.实验中将本文方法与Laplacian塔型变换、子波变换、主分量分析等方法进行了比较,结果表明本文所提的基于top-hat算子的融合方法具有优越的性能,拓广了top-hat算子的应用范围.     

一种广义线性逆算子特性的研究

本文主要探讨了一般数域上一种广义线性逆虎子所具有的特性。     

采用8031作主控器的时域FIR数字滤波器

长期以来，ＦＩＲ数字滤波器大多是在频域上实现。因为，在时域上实现ＦＩＲ数字滤波所遇到的首要问题，是输入信号序列与冲激响应序列的卷积运算速度难以提高。然而，随着超大规模集成电路的飞速发展，硬件集成度与运算速度获得极大的改观，在时域上实现ＦＩＲ数字滤波已成为可能。ＩＭＳＡ１００是高速、高精度３２级数字信号处理器，是完成卷积运算的理想器件。本文论证了用ＩＭＳＡ１００实现时域ＦＩＲ数字滤波器的可行性和硬件设计中的一些问题，并给出了应用举例。在设计中选用８０３１单片机做主控器，大大提高了性能价格比，使这一设计具有很高的实用价值。     

利用框架理论对信号进行重建

在Hilbert空间中讨论了框架的一些重要的性质,定义了一个框架算子,并讨论了该算子的性质。根据实际问题构造了一框架,使信号在此框架下的投影正好为非均匀采样值。给出了一种框架界的估计方法和重建原信号的迭代算法,最后,用仿真验证了此算法的有效性。     

DAB发射端信道编码技术的研究及其实现

本文介绍了DAB（数字音频广播）发射端的信道编码过程及其关键技术，并用软件实现了信道编码算法。与硬件模块协同工作良好。     

时滞系统控制问题块脉冲算子解的收敛性

本文给出了一种基于块脉冲算子的离散逼近格式.应用这种逼近格式,可以获得时滞非 线性最优控制问题的块脉冲级数解.本文证明了这种块脉冲级数解将收敛于这类问题的精 确解,并具有一阶收敛速度.