基于语义概率预测的动态场景单目视觉SLAM

目的 基于视觉的同步定位与建图（visual-based simultaneous localization and mapping,vSLAM）是计算机视觉以及机器人领域中的关键技术,其通过对输入的图像进行处理分析来感知周围的3维环境以及进行自身的定位。现有的SLAM系统大多依赖静态世界假设,在真实环境中的动态物体会严重影响视觉SLAM系统的稳定运行。同时,场景中静止与运动部分往往和其语义有密切关系,因而可以借助场景中的语义信息来提升视觉SLAM系统在动态环境下的稳定性。为此,提出一种新的基于语义概率预测的面向动态场景的单目视觉SLAM算法。方法 结合语义分割的结果以及鲁棒性估计算法,通过对分割进行数据关联、状态检测,从概率的角度来表示观测的静止/运动状态,剔除动态物体上的观测对相机位姿估计的干扰,同时借助运动概率及时剔除失效的地图点,使系统在复杂动态的场景中依然能够稳定运行。结果 在本文构建的复杂动态场景数据集上,提出的方法在跟踪精度和完整度上都显著优于现有的单目视觉SLAM方法,而且在TUM-RGBD数据集中的多个高动态序列上也取得了更好的结果。此外,本文定性比较了动态场景下的建图质量以及AR（augmented reality）效果。结果表明,本文方法明显优于对比方法。结论 本文通过结合语义分割信息以及鲁棒性估计算法,对分割区域进行数据关联以及运动状态检测,以概率的形式表示2D观测的运动状态,同时及时剔除失效地图点,使相机位姿估计的精度以及建图质量有了明显提升,有效提高了单目视觉SLAM在高度动态环境中运行的鲁棒性。     

融合多元因素的海上交通海洋浪高预测模型

为了准确地预测近岸海域的海浪高度,通过分析海上交通的相关天气因素和近海船舶的停靠周期,提出一种基于改进门控循环网络(Gated Recurrent Unit, GRU)的海洋浪高预测模型。选取中国沿海站台观测记录的海浪数据作为研究对象,利用改进GRU模型对多维信息进行特征挖掘和预测,并将浪高预测结果与传统深度学习模型进行对比。研究发现,改进GRU模型预测未来1,3和6 h海浪高度的相关系数(R²)分别为98.30%,96.42%和92.89%,均优于其他深度学习模型。结果表明：本文提出的改进GRU模型具有更高的浪高预测准确度,可以为海上交通运输和沿海作业提供相应的数据帮助。     

三维视觉前沿进展

在自动驾驶、机器人、数字城市以及虚拟/混合现实等应用的驱动下,三维视觉得到了广泛的关注。三维视觉研究主要围绕深度图像获取、视觉定位与制图、三维建模及三维理解等任务而展开。本文围绕上述三维视觉任务,对国内外研究进展进行了综合评述和对比分析。首先,针对深度图像获取任务,从非端到端立体匹配、端到端立体匹配及无监督立体匹配3个方面对立体匹配研究进展进行了回顾,从深度回归网络和深度补全网络两个方面对单目深度估计研究进展进行了回顾。其次,针对视觉定位与制图任务,从端到端视觉定位和非端到端视觉定位两个方面对大场景下的视觉定位研究进展进行了回顾,并从视觉同步定位与地图构建和融合其他传感器的同步定位与地图构建两个方面对同步定位与地图构建的研究进展进行了回顾。再次,针对三维建模任务,从深度三维表征学习、深度三维生成模型、结构化表征学习与生成模型以及基于深度学习的三维重建等4个方面对三维几何建模研究进展进行了回顾,并从多视RGB重建、单深度相机和多深度相机方法以及单视图RGB方法等3个方面对人体动态建模研究进展进行了回顾。最后,针对三维理解任务,从点云语义分割和点云实例分割两个方面对点云语义理解研究进展进行了回顾。在此基础上,给出了三维视觉研究的未来发展趋势,旨在为相关研究者提供参考。     

Weibull 分布在航空武器项目经费管理中的应用研究

科学、合理的经费估算可以为项目立项与经费安排提供重要的决策参考；基于 Weibull 分布理论，首先提出了一种基于累计经费约束的最小二乘分布参数估计法，给出了几个常用的项目累计经费约束条件；其次运用提出的方法，对其在航空制导武器项目经费管理中的应用进行了研究；最后对应用情况进行了综合分析。     

基于大数据分析的交叉口时空协同优化方法

针对城市交叉口交通拥堵频发的状况,以电子警察卡口、线圈检测器、视频监控采集的路网交通信息数据为基础,基于交通大数据分析,对交叉口的交通运行进行时空协同优化.协同优化时,首先对采集的交叉口交通大数据进行分析挖掘,精准剖析现有交叉口存在的问题,找出交叉口交通流的运行特征,再从时间、空间两个维度根据实际交通状况进行渠化方案设...