面向协作式自动泊车的场端单目视觉测距系统

在协作式自动泊车的实现过程中,较为关键的一点是停车场全局范围内相关车辆的识别与定位,因此本文提出一种应用于场端基于单目视觉的车辆识别与定位方法。首先,考虑基础设施停车场的特点,设计灵活性更好的以分布式架构为核心的感知系统架构,改进SSD网络以使检测模型更适于在边缘处理设备中部署运行;之后分析并构建用于场端的单目视觉测距数学模型;最终综合利用目标检测与视觉测距算法,完成目标车辆的识别与定位。为验证单目视觉测距算法在场端中应用的有效性,在真实的停车场环境中设计模拟实验,进行相应的测试,实验结果表明,视觉测距精度满足系统要求。     

基于显著性多尺度特征协作融合的行人重识别方法

由于背景信息复杂、遮挡等因素的影响,现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征不具有辨别力和鲁棒性,从而导致重识别精度较低,针对该问题,提出一种基于显著性检测与多尺度特征协作融合的SMC-ReID方法。利用显著性检测提取行人中具有判别力的特征区域,融合显著性特征与全局特征并完成不同尺度的切块,将上述不同尺度的特征进行协作融合以保证特征切块后的连续性,根据全局特征和局部特征的差异性联合3种损失函数进行学习。在推理阶段,将各个尺度的特征降低到同一维度并融合成新的特征向量,以实现相似性度量。在行人重识别公开数据集Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03上进行实验,结果表明,SMC-ReID方法所提取的特征具有较强的可区分性和鲁棒性,识别准确率优于SVDNet和PSE+ECN等方法。     

基于监督机器学习的车载协作通信中继选择

为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57％,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60％,能明显提高中断性能.     

基于人体手臂运动意图反馈的人机顺应协作

本文旨在通过人体手臂运动意图反馈来提高人与机器人协作的顺应性.首先通过自编码器和反向传播神经网络融合表面肌电信号和机器视觉信号,对人体手臂肘关节力矩和运动意图进行预测.然后,将人体手臂肘关节力矩反馈给机器人,以此预测手臂的运动意图并让机器人作出顺应响应,从而实现人机协作.最后,结合主观评价指标和客观评价指标,在人机协作锯木头实验中对比了3种不同协作模式的效果.与无运动意图反馈的人机协作相比,有反馈的人机协作下的协作交互力波动幅度减小了153.39 N,任务完成时间减少了19.25 s.实验结果表明,有人体手臂运动意图反馈的人机协作能够提高人与机器人协作的顺应程度,与人-人协作效果类似.     

基于迭代学习控制的划片机高精度运动误差补偿

集成电路封装技术快速发展,作为电子元器件封装关键设备的划片机精度也日益提高,为顺应这一趋势,针对划片机重复加工的执行过程特点,设计一种基于数据驱动的神经网络迭代控制方法。该方法通过不断修正控制输入,使得跟踪误差逐渐减小,提高重复定位精度。通过仿真分析得出,神经网络迭代控制方法基于划片重复运行的特点,仅利用输入输出数据,完成对零件加工过程的改善,可有效提高运动精度,实现了误差补偿。     

大规模在线协作学习分组方法及应用研究

学习孤独感问题是造成MOOC课程学习完成率低的原因之一,构建与学习者学习特征相适应的协作学习小组,可以有效解决学习孤独感问题。利用自编码神经网络提取在线学习者的关键特征,根据同质分组原则,利用模糊C均值算法对在线学习者进行迭代分组,使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习,从而改善在线学习者的学习体验,降低学习孤独感。以edX平台上选择计算机科学与编程入门课程的19?846名在线学习者为实验对象,进行在线协作学习分组。实验结果表明,基于该分组方法,每个小组内学习者都有较高的同质性,可以很好地解决学习孤独感问题。     

领域知识图谱快速构建和应用框架

快速构建和应用领域知识图谱(domain knowledge graphs, DKG)已成为企业的迫切需求。然而,领域知识图谱的快速构建和应用仍然存在问题:1）构建前,复杂领域场景涉及知识维度广,业务专家短时间内难以构建完备的领域schema;2）构建中,业务和技术专家深度耦合,图谱构建缓慢,难以适应业务快速发展需求;3）构建后,图谱应用严重依赖技术人员开发,业务专家无法自主基于领域知识图谱探索问题解决方案。为解决上述问题,本文提出了领域知识图谱的快速构建和应用框架,其中包括:多人协作构建领域schema解决领域知识的复杂性问题,将业务和技术专家解耦合,提高领域知识图谱的构建效率,最后通过建立基于行业schema的auto-KBQA((knowledge base question answering)解决领域知识图谱在知识问答应用的快速落地。通过实际项目的应用落地,验证了该框架可有效加快领域知识图谱的落地应用,期望该框架给领域知识图谱的快速构建和应用带来一定的启发和帮助。     

我国连片特困区域精准扶贫过程中的问题及对策

由于地理环境的高度封闭性、空间的集聚性、贫困人口的集中性、致贫成因的多样性等特征,连片特困区域成为我国精准扶贫工作的重难点问题.着力探讨连片特困区域的成因,分析连片特困区域贫困现状严峻、贫困治理跨区域合作协调难以实现、扶贫开发与环境保护两难突出等问题,从精准识别片区、绿色生态发展、跨区域协调和制度建立健全等方面提出相应的解决措施.     

一种面向微网监测的传感器协作覆盖算法

提出一种微网中的传感器协作覆盖算法。该算法在不同的时间片周期通过连通的协作覆盖集的构造和调度两个步骤实现整个传感器网络节点能源的高效利用,延长传感器网络的生命周期。仿真实验表明,提出的协作覆盖算法能够以较高的效率明显地延长传感器网络的生命周期。     

基于GAED-MADDPG多智能体强化学习的协作策略研究

目前多智能体强化学习算法多采用集中学习,分散行动的框架。该框架存在算法收敛时间过长和可能无法收敛的问题。为了加快多智能体的集体学习时间,提出多智能体分组学习策略。通过使用循环神经网络预测出多智能体的分组矩阵,通过在分组内部共享智能体之间经验的机制,提高了多智能体的团队学习效率;同时,为了弥补分组带来的智能体无法共享信息的问题,提出了信息微量的概念在所有智能体之间传递部分全局信息;为了加强分组内部优秀经验的留存,提出了推迟组内优秀智能体死亡时间的生灭过程。最后,在迷宫实验中,训练时间比MADDPG减少12%;夺旗实验中,训练时间比MADDPG减少17%。