无人机自主目标识别与定位应用研究

面向无人机自主侦察任务中在线目标识别与定位需求,首先梳理了无人机侦察中目标识别领域的相关研究成果;然后,介绍了Faster RCNN目标识别算法的实现原理,并针对任务需求进行了改进;之后,介绍了图像拼接的相关算法并进一步提出了目标相对定位算法;最后,设计了完整的侦察试验流程对所设计自主目标识别与定位方法进行验证;结果表明,改进的目标检测网络能够达到83.3％的识别准确率和35帧/秒的识别速度,所提出的相对定位算法可以达到0.702 m的平均定位精度,能够满足侦察无人机在线目标识别与定位的任务需求.     

Coverless Image Steganography Based on Image Segmentation

To resist the risk of the stego-image being maliciously altered during transmission, we propose a coverless image steganography method based on image segmentation. Most existing coverless steganography methods are based on whole feature mapping, which has poor robustness when facing geometric attacks, because the contents in the image are easy to lost. To solve this problem, we use ResNet to extract semantic features, and segment the object areas from the image through Mask RCNN for information hiding. These selected object areas have ethical structural integrity and are not located in the visual center of the image, reducing the information loss of malicious attacks. Then, these object areas will be binarized to generate hash sequences for information mapping. In transmission, only a set of stego-images unrelated to the secret information are transmitted, so it can fundamentally resist steganalysis. At the same time, since both Mask RCNN and ResNet have excellent robustness, pre-training the model through supervised learning can achieve good performance. The robust hash algorithm can also resist attacks during transmission. Although image segmentation will reduce the capacity, multiple object areas can be extracted from an image to ensure the capacity to a certain extent. Experimental results show that compared with other coverless image steganography methods, our method is more robust when facing geometric attacks.     

基于Mask RCNN的滤袋开口检测方法

滤袋开口的检测与定位在滤袋智能生产过程中占据着至关重要的地位。但由于滤袋具有柔性的特点,常规检测方法很难有效进行,且定位精度也不能满足生产要求。本文提出一种结合可变形卷积与掩码信息的多尺度目标检测器,该检测器使用可变形卷积改进主干网络高层中的固定卷积,结合特征金字塔技术实现多尺度信息融合。然后将所得多尺度信息通过区域提议网络生成候选区域,采用改进的Soft-NMS方法进行筛选,最终送入检测头进行识别与分割。本文在滤袋图像数据集上进行了实验。结果表明,提出的算法实现了滤袋开口的准确识别与高精度定位。     

基于改进Cascade RCNN网络的X光安检违禁品检测

针对X光安检违禁品检出率低下的问题, 提出了一种基于改进Cascade RCNN网络的X光安检违禁品检测算法. 该算法在网络结构上引入批特征擦除(batch feature erasing, BFE)模块. BFE模块通过随机擦除相同区域来增强局部特征学习, 进而强化网络对剩余特征的学习表达. 此外, 针对检出率低下问题, 在该算法中提出加权SD loss损失函数, 该损失函数使用权重融合的方式将Smooth L1 loss与DIoU loss进行加权融合, 通过改变权重比例系数, 能够使目标检测结果更加准确, 一定程度上提高了检出率. 实验结果表明: 在公开的X光安检违禁品数据集上, 测试性能与原算法相比, 改进Cascade RCNN网络对X光安检违禁品检出率增长了3.11%, 改进算法的识别精度有一定的提高.     

基于修正CycleGAN的声呐图像库构建方法研究

声呐图像数据集获取困难,导致很多水下工作无法正常开展,如水下目标检测与跟踪、声呐图像的超分辨等,因此构建充足的声呐图像数据库成为很多水下研究工作的重要前提条件。受光学图像与合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像转换研究工作的启发,提出了基于CycleGAN实现声呐图像库的构建,即利用光学图像合成声呐图像,实现光学到声呐的图像风格迁移。通过对CycleGAN网络损失函数的改进,提高了声呐图像的合成效果。通过与Pix2Pix等图像风格迁移网络进行比较的实验结果证明,修正后的CycleGAN网络具有更好的图像风格迁移效果。最后用合成的声呐图像训练Mask RCNN目标检测网络,并用真实的声呐图像进行测试,训练得到的模型能够成功地检测出真实声呐图像中对应的目标,进一步验证了利用光学图像构建声呐图像库的有效性。     

改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。     

深度学习背景下视觉显著性物体检测综述

视觉显著性物体检测是对人类视觉和认知系统的模拟,而深度学习则是对人类大脑计算方式的模拟,将两者有机结合可以有效推动计算机视觉的发展。视觉显著性物体检测的任务是从图像中定位并提取具有明确轮廓的显著性物体实例。随着深度学习的发展,视觉显著性物体检测的精度和效率都得到巨大提升,但仍然面临改进主流算法性能、减少对像素级标注样本的依赖等主要挑战。针对上述挑战,本文从视觉显著性物体检测思想与深度学习方法融合策略的角度对相关论述进行分类总结。1）分析传统显著性物体检测方法带来的启示及其缺点,指出视觉显著性物体检测的核心思路为多层次特征的提取、融合与修整;2）从改进特征编码方式与信息传递结构、提升边缘定位精度、改善注意力机制、提升训练稳定性和控制噪声的角度对循环卷积神经网络、全卷积神经网络和生成对抗网络3种主流算法的性能提升进行分析,从优化弱监督样本处理模块的角度分析了减少对像素级标注样本依赖的方法;3）对协同显著性物体检测、多类别图像显著性物体检测以及未来的研究问题和方向进行介绍,并给出了可能的解决思路。     

结合广义自回归预训练语言模型与循环卷积神经网络的文本情感分析方法

传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时,未能充分挖掘语义信息和关联信息,而已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息,但该过程往往是单向的,在获取评论文本的深层语义信息过程中存在不足。针对以上问题,提出了一种结合广义自回归预训练语言模型（XLNet）与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析方法。首先,利用XLNet对文本进行特征表示,并通过引入片段级递归机制和相对位置信息编码,充分利用了评论文本的语境信息,从而有效提升了文本特征的表达能力;然后,利用RCNN对文本特征进行双向训练,并在更深层次上提取文本的上下文语义信息,从而提升了在情感分析任务中的综合性能。所提方法分别在三个公开数据集weibo-100k、waimai-10k和ChnSentiCorp上进行了实验,准确率分别达到了96.4%、91.8%和92.9%。实验结果证明了所提方法在情感分析任务中的有效性。     

基于Faster RCNN的双目视觉焊缝匹配研究

针对目前第三代自主焊接机械手在路径规划中提取焊缝特征所遇到的噪声问题，提出了一种基于Faster RCNN的快速目标区域提取算法。使用Faster RCNN算法锁定焊缝特征所在区域，去除噪声特征，再使用Sojka特征点提取特征，最后完成匹配，为后续三维重建做准备。结果表明，该方法缩小了特征点的提取范围，有效降低了由于目标环境或自身结构所带来的干扰，能够快速去除影响焊缝特征三维重建非焊缝区域的特征点。     

基于Mask RCNN的矿仓入料口

针对矿仓入料口堵塞矿石识别过程中现场工况环境复杂、矿石识别检测难度大等问题,采用深度学习和图像处理技术开展矿石智能识别检测的研究,提出基于Mask RCNN的矿石识别检测方法。该方法可以实现对矿石识别的同时进行实例分割,并提出利用矿石轮廓的形心坐标取代Mask RCNN中的外接矩形框定位方法,有效解决矿石定位不精确的问题。实验结果表明:基于Mask RCNN网络的矿石识别模型可以实现对多种数量、不同位姿以及堆叠的矿石精准识别,综合准确率达到97.6%,采用矿石轮廓形心坐标的定位方式可以有效避免因矿石形状和位姿而带来的定位误差,为智能清堵机械手提供精确的视觉引导。