基于目标检测网络的轮对踏面缺陷检测方法

针对传统图像处理算法难以快速、准确识别轮对踏面缺陷的问题,提出一种采用双深度神经网络对轮对踏面缺陷进行检测的算法。该双网络分为踏面提取网络与缺陷识别网络。根据踏面为大目标的特点,分析与测试SSD网络,并用该网络提取轮对图像中的踏面区域。为提高踏面缺陷识别效率,在提取出踏面图像后,针对踏面缺陷属于中、小目标的特点,对YOLOv3网络结构进行优化得到M-YOLOv3。实验测试表明:提取踏面区域时,SSD算法的精度均值(AP)最高,达99.8%;识别踏面缺陷时,M-YOLOv3的AP达89.9%,相较于原始YOLOv3,单张图像计算耗时减少7.1%,同时AP仅有0.6%的损耗。结果表明,所提算法具有较高的检测准确率。     

基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法

针对Faster R-CNN算法中对于红外舰船目标特征提取不充分、容易出现重复检测的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法.首先通过在主干网络VGG-16中依次引出三段卷积后的3个特征图,将其进行特征拼接形成多尺度特征图,得到具有更丰富语义信息的特征向量;其次基于数据集进行Anchor的...     

基于改进空时双流网络的红外行人动作识别研究

为了提升复杂背景下红外序列的行人动作识别精度,本文提出了一种改进的空时双流网络,该网络首先采用深度差分网络代替时间信息网络,提高时空特征的表征能力与提取效率;然后,采用基于决策级特征融合机制的代价函数对模型进行训练,可以更大限度地保留不同网络帧间图像的时空特征,更加真实地反映行人的动作类别.仿真结果表明,本文提出的改进...     

基于灰狼算法的抗干扰跳频序列设计

为了提高跳频通信系统的抗干扰能力,本文提出一种结合干扰信息综合考虑跳频序列的汉明相关性、均匀性、被干扰概率和跳频增益的抗干扰跳频序列优化设计方法.使用改进灰狼算法求解优化问题,提出新型反向学习策略和使用莱维飞行的个体信息交流机制,提升灰狼算法性能.通过基本测试函数的仿真实验表明本文的改进灰狼算法比其他灰狼算法有更好的收...     

基于子空间学习和伪标签回归的无监督特征选择

信息技术的快速发展产生了大量无标签高维数据。为了能够更好地处理这些数据,提出了一种基于子空间学习和伪标签回归的无监督特征选择方法。首先,从矩阵分解的角度将子空间学习和特征选择结合在一个框架中,2,1〗范数保证稀疏,在寻找原始数据空间低维表示的同时进行特征选择;其次,利用回归函数来学习特征子空间和伪标签之间的映射关系,利用伪标签和回归函数来指导无监督特征选择,以使选择出来的特征更具判别力;最后,通过引入图拉普拉斯来挖掘隐藏在样本空间和特征空间的局部结构信息。在六个公开的数据集上进行了实验,实验结果表明该方法要优于其他几种先进的无监督特征选择算法。      

结构细化的神经风格迁移

风格迁移过程中风格元素均匀分布在整个图像中会使风格化图像细节模糊,现有的迁移方法主要关注迁移风格的多样性,忽略了风格化图像的内容结构和细节信息.因此,该文提出结构细化的神经风格迁移方法,通过增加边缘检测网络对内容图像的轮廓边缘进行提取实现风格化图像内容结构的细化,凸显内容图像中的主要目标;通过对转换网络中的常规卷积层的...     

基于非对称监督深度离散哈希的图像检索

哈希广泛应用于图像检索任务。针对现有深度监督哈希方法的局限性,该文提出了一种新的非对称监督深度离散哈希(ASDDH)方法来保持不同类别之间的语义结构,同时生成二进制码。首先利用深度网络提取图像特征,根据图像的语义标签来揭示每对图像之间的相似性。为了增强二进制码之间的相似性,并保证多标签语义保持,该文设计了一种非对称哈希方法,并利用多标签二进制码映射,使哈希码具有多标签语义信息。此外,引入二进制码的位平衡性对每个位进行平衡,鼓励所有训练样本中的–1和+1的数目近似。在两个常用数据集上的实验结果表明,该方法在图像检索方面的性能优于其他方法。     

多种群纵横双向学习和信息互换的鲸鱼优化算法

鲸鱼优化算法(WOA)相较于传统的群体智能优化算法,具有较好的寻优能力和鲁棒性,但仍存在全局寻优能力有限、局部极值难以跳出等问题。针对上述不平衡问题,该文提出一种多种群纵横双向学习的种群划分思路,子群相互独立,子群内个体受到来自横向和纵向两个方向的最优值影响,从而规避局部最优,在探索和开发之间取得均衡。对纵向种群的所有个体,该文提出一种线性下降概率的个体置换策略,促进不同子群的信息流动,加快算法收敛。基于不同个体的历史进化信息,来进行策略算子选择,从而区别于现有基于随机数的策略算子选择方法。利用基准函数进行跨文献对比,数值结果表明该文算法具有很好的优越性和稳定性,在大多数问题上都获得了全局极值,具有较好的问题适用性。     

一种新型基于环上带误差学习问题的认证密钥交换方案

利用格上判定带误差学习问题(Ring-DLWE)困难假设,该文基于Peikert的调和技术构造认证密钥交换方案。在标准模型下,该方案是CK模型中可证明安全的,并达到弱前向安全性(wPFS)。与现有的基于LWE的密钥交换方案相比,该方案使用平衡的密钥提取函数,因而保护共享会话密钥,同时因其基于格中困难问题,所以能抵抗量子攻击。     

一种基于自适应核字典学习的SAR目标识别方法

提出一种基于自适应核字典学习的合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）目标识别方法.该方法首先将SAR图像的特征信息通过核函数映射到高维度的核空间中并进行字典学习；然后根据更新后的字典动态计算稀疏度；最后依据最小重构误差准则实现SAR目标识别.在公开数据集MSTAR上的仿真实验结果表明，该方法提取到的特征信息可分度高，对SAR目标的识别具有较好的性能.