融合跟踪器:融合图像特征和事件特征的单目标跟踪框架

目标跟踪是计算机视觉领域的一项基本研究问题。作为主流目标跟踪方法传感器，传统相机可以提供丰富的场景信息。但是由于受到采样原理的限制，传统相机在极端光照条件下会出现过曝光或欠曝光的问题，且在高速运动场景中存在运动模糊的现象。而事件相机是一种仿生传感器，它能够感知光照强度变化输出事件流，具有高动态范围、高时间分辨率等优点，但难以捕捉静态目标。受传统相机和事件相机的特性启发，提出了一种双模态融合的单目标跟踪方法，称为融合跟踪器(Fusion Tracker)。该方法通过特征增强的方式自适应地融合来自传统相机和事件相机数据中的视觉线索，同时设计一种基于注意力机制的特征匹配网络，将模板帧的目标线索与搜索帧相匹配，建立长期特征关联，使跟踪器关注目标信息。融合跟踪器可以解决特征匹配过程中相关性运算导致的语义丢失问题，提升目标跟踪的性能。在两个公开数据集上的实验展示了所提方法的优越性，并且通过消融实验验证了融合跟踪器中关键部分的有效性。融合跟踪器可以有效提升在复杂场景中目标跟踪任务的鲁棒性，为下游应用提供可靠的跟踪结果。     

STM32和iNEMO模块的高精度计步器设计

设计了一种基于STM32F103RET6和iNEMOMEMS模块的高精度计步器。采用ST公司基于ARMCortex—M3内核的STM32单片机作为核心处理器,iNEMOMEMS模块采集行人行走时腰部的加速度信息,结合人行走时的步态特征,对加速度信息的实时处理实现高精度计步功能。实验结果表明,本计步器能够将步态信息及计步数据可靠地传输至远端PC机,具有体积小、可靠性高、计步准确等优点。     

基于伪标签的弱监督显著特征增强目标检测方法

显著性目标检测旨在检测图像中最明显的区域。传统的基于单一标签的算法不可避免地受到所采用的细化算法的影响，表现出偏见特征，从而进一步影响了显著性网络的检测性能。针对这一问题，基于多指令滤波器结构，提出了一种基于伪标签的弱监督显著特征增强目标检测方法FeaEM,通过从多个标签中集成更全面和准确的显著性线索，从而有效提升目标检测的性能。FeaEM方法的核心是引入一个新的多指令滤波器结构，利用多个伪标签来避免单一标签带来的负面影响；通过在指令滤波器中引入特征选择机制，从噪声伪标签中提取和过滤更准确的显著性线索，从而学习更多有效的具有代表性的特征；同时，针对现有的弱监督目标检测方法对输入图像的尺度十分敏感，同一图像的不同尺寸输入的预测结构存在较大偏差问题，通过引入尺度特征融合机制，以确保在输入不同尺寸的同一图像时，能输出一致的显著图，进而有效提高模型的尺度泛化能力。在多个数据集上进行的大量实验表明，所提出的FeaEM方法优于最具代表性的方法。