基于多尺度批量特征丢弃网络的行人重识别研究

针对行人重识别存在的遮挡和姿势变化问题和目前网络识别率低的缺陷,提出了不同空间维度的多分支行人重识别网络模型。首先利用IBN-Net50-a为基础骨干网络提取特征;然后对最后两层卷积层融合批量特征丢弃方法,以增强局部区域专注特征学习;最后拼接不同维度的特征,获得更多浅层、深层的有用信息。在网络训练时,采用三元组损失和标签平滑损失联合策略训练。使用三个常用的基准数据集Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03进行实验验证,并按照主流策略划分数据集。实验结果表明,所提方法的特征泛化能力较好,其中在Market1501数据集的Rank-1和平均准确率（mAP）分别达到95.3%和86.8%;在DukeMTMC-reID数据集的Rank-1和mAP分别达到88.5%和75.9%;在CUHK03数据集的Rank-1和mAP分别达到80.9%和77.8%。     

基于特征优选模型的Siamese网络目标跟踪算法

针对目标跟踪序列背景复杂、目标大尺度变化等导致目标辨识难度大的问题,提出了基于特征优选模型的Siamese网络目标跟踪算法。首先构建深度网络,有效地提取深度语义信息。再利用沙漏网络对多尺度下的特征图进行全局特征编码,将编码后的特征归一化处理,获取有效目标特征。最后构建特征优选模型,将解码获取的特征作为选择器甄别原特征图的有效特征并增强。为了进一步提高模型的泛化能力,引入注意力机制,对目标特征自适应加权,使其适应场景变化。最终提出算法在OTB100标准跟踪数据集测试成功率达到0.648,预测精度达到0.853,实时性为59.5 frame/s;在VOT2018标准跟踪数据集测试精度为0.536,期望平均覆盖率为0.192,实时性为44.3 frame/s,证明了该算法的有效性     

一种用于激光焊接参数运算的可配置型BP神经网络计算加速器

人工神经网络在各类激光技术中有着广泛应用,但是传统的流水展开架构加速器无法处理激光焊接参数提取、激光诱导击穿光谱分析等计算任务所需的多种反向传播（BP）神经网络。本课题组基于Xilinx PYNQ-Z2开发平台设计并实现了一种面向激光焊接技术的BP神经网络可配置型计算加速器架构。采用可配置架构设计和复用运算单元互连的方式,硬件电路可拟合成多种BP网络结构,加速器具有灵活的可配置性;同时,采用基于多级缓存结构的数据读取方法,解决了加速器运算阵列在读入数据时因多次访问片外存储器而导致的读取速度的瓶颈。基于实际激光焊接参数数据集的计算结果表明,所设计的加速器可以高效地加速具有多种神经元数量的BP神经网络。与嵌入式处理平台相比,加速器的典型网络运算性能平均有10.5倍的提升,神经元数目超过100的大型网络运算性能有56.4倍的提升,并且处理速度优于改进前于同一平台实现的普通加速器。     

基于深度学习的跨年龄人脸识别

年龄变化是影响人脸识别模型性能的主要原因之一,为解决年龄变化所带来的模型识别率低的问题,提出了一种基于深度学习的跨年龄卷积神经网络模型（CA-CNN）用于跨年龄人脸识别。首先,利用卷积神经网络提取人脸图像中的深度人脸特征;然后,提出一种高效的卷积注意力模块从深度人脸特征中获取年龄特征,并结合多层感知机和多任务监督学习,将深度人脸特征非线性分解为年龄特征和身份特征;最后,为了更好地区分身份特征和年龄特征,提出了一种批核典型相关性分析模块对分解后的身份特征和年龄特征进行相关性分析。经过对抗性学习训练后,相关性最小化,实现了跨年龄人脸识别。所提模型在MORPH Album 2数据集上的rank-1识别准确率达到了99.03%,在CALFM数据集上的人脸验证等错率为9.8%,表明了所提模型的有效性。     

一种视觉导航影像特征点整体匹配算法

视觉导航领域已有的影像特征点匹配算法主要基于描述子的相似性度量,由于需要大量特征点且缺少对影像整体特征的考虑,影像匹配的实时性和可靠性受到影响。为此,提出一种基于聚类分析的影像特征点整体匹配算法。该算法对特征点集进行基于距离的聚类分析筛选出具有代表性且重复率较高的特征点,参考特征点分布情况将目标影像和待匹配影像剖分为4个区域,从每个区域随机选取两个特征点计算基本矩阵,基于核线约束和位置约束进行特征点的整体匹配并依据特征点间的几何相似性对匹配结果进行检核。选取慕尼黑工业大学彩色-深度数据集、无人机、移动机器人拍摄的影像进行影像匹配试验,结果表明,提出算法匹配正确率高达到97.1%,平均匹配时间小于25 ms,可以满足实时匹配的要求。     

基于滑动窗口的接入新方案

在大规模机器类通信(Machine Type Communication,MTC)中,当短时间内大量的设备涌入LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络,同时发起随机接入的时候就会造成严重的网络拥塞,需要采取合适的措施对拥塞加以控制.为此,本文提出了一种基于滑动窗口的拥塞控制方案,通过窗...     

高分辨率数字行扫描近红外摄像机

美国Goodrich公司的传感器无限分公司推出一种高分辨率SU—LDH数字行扫描近红外摄像机,其行扫描速率每秒可达46000行。这种摄像机采用InGaAs探测器,其响应波长为0．8μm至1．7μm,适用于傅里叶领域的光学相干断层分析以及高速率的生产过程控制和机器视觉系统。     

一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。     

机器视觉系统中的LED线光源设计

针对传统线光源所存在的光学效率偏低、设计复杂以及成本相对较高等问题,结合 LED光源在体积、效率、稳定性以及使用寿命方面的优势,设计了一套可应用于机器视觉系统的LED线光源,该线光源主要由LED恒流驱动模块和聚光单元模块两部分组成,利用聚光透镜等少量光学元件将多颗LED灯珠的发散光汇聚成所需的线型光场,具有结构简单、亮度可控和性价比高等特点。样机测试结果表明,所设计的线光源亮度高且照度均匀,而且照度均匀度达85％以上,满足机器视觉系统的实际需求。     

在禽群病死个体检测中的应用机器视觉技术的探讨

随着信息时代的到来,信息技术的应用和推广,古老的家禽养殖方式发生了翻天覆地的变化,目前的农场中,环境温度、风量、禽蛋、禽粪、食物和水的供给,都已完成自动控制,但是对于农场中的死禽,并无达到自动监测和控制的目的,只能通过人工不断的巡查和发现,同时人工检测效率并不高,并且实时性很差,不能第一时间清除,死禽如果长时间置于农场中,不仅造成农场环境污染, 同时巡检员的身体健康也会受到影响。针对上述死禽巡查检测中的各种缺陷,本文以养鸡场为研究对象,给出基于机器视觉技术的死鸡检测方法。该方法首先对养鸡场内中心区域位置的变化,采用逻辑与操作排除活鸡存在的部分;其次,提取出鸡的各个重要特征,以这些特征的变化量作为特征向量,判断死鸡和活鸡。通过实验结果可得,本文的图像识别方法能够能有效的提升检测死鸡的精度。