结合掩码定位和漏斗网络的6D姿态估计

目的 6D姿态估计是3D目标识别及重建中的一个重要问题。由于很多物体表面光滑、无纹理,特征难以提取,导致检测难度大。很多算法依赖后处理过程提高姿态估计精度,导致算法速度降低。针对以上问题,本文提出一种基于热力图的6D物体姿态估计算法。方法 首先,采用分割掩码避免遮挡造成的热力图污染导致的特征点预测准确率下降问题。其次,基于漏斗网络架构,无需后处理过程,保证算法具有高效性能。在物体检测阶段,采用一个分割网络结构,使用速度较快的YOLOv3（you only look once v3）作为网络骨架,目的在于预测目标物体掩码分割图,从而减少其他不相关物体通过遮挡带来的影响。为了提高掩码的准确度,增加反卷积层提高特征层的分辨率并对它们进行融合。然后,针对关键点采用漏斗网络进行特征点预测,避免残差网络模块由于局部特征丢失导致的关键点检测准确率下降问题。最后,对检测得到的关键点进行位姿计算,通过PnP （perspective-n-point）算法恢复物体的6D姿态。结果 在有挑战的Linemod数据集上进行实验。实验结果表明,本文算法的3D误差准确性为82.7%,与热力图方法相比提高了10%;2D投影准确性为98.9%,比主流算法提高了4%;同时达到了15帧/s的检测速度。结论 本文提出的基于掩码和关键点检测算法不仅有效提高了6D姿态估计准确性,而且可以维持高效的检测速度。     

跨阶段结构下的人体姿态估计

目的 基于图像的人体姿态估计是计算机视觉领域中一个非常重要的研究课题,并广泛应用于人机交互、监控以及图像检索等方面。但是,由于人体视觉外观的多样性、遮挡和混杂背景等因素的影响,导致人体姿态估计问题一直是计算机视觉领域的难点和热点。本文主要关注于初始特征对关节点定位的作用,提出一种跨阶段卷积姿态机（CSCPM）。方法 首先,采用VGG （visual geometry group）网络获得初步的图像初始特征,该初始特征既是图像关节点定位的基础,同时,也由于受到自遮挡和混杂背景的干扰难以学习。其次,在初始特征的基础上,构建多层模型学习不同尺度下的结构特征,同时为了解决深度学习中的梯度消失问题,在后续的各层特征中都串联该初始特征。最后,设计了多尺度关节点定位的联合损失,用于学习深度网络参数。结果 本文实验在两大人体姿态数据集MPII （MPII human pose dataset）和LSP （leeds sport pose）上分别与近3年的人体姿态估计方法进行了定性与定量比较,在MPII数据集中,模型的总检测率为89.1%,相比于性能第2的模型高出了0.7%;在LSP数据集中,模型的总检测率为91.0%,相比于性能第2的模型高出了0.5%。结论 实验结果表明,初始特征学习能够有效判断关节点的自遮挡和混杂背景干扰情况,引入跨阶段结构的CSCPM姿态估计模型能够胜出现有人体姿态估计模型。     

着装场景下双分支网络的人体姿态估计

目的 人体姿态估计旨在识别和定位不同场景图像中的人体关节点并优化关节点定位精度。针对由于服装款式多样、背景干扰和着装姿态多变导致人体姿态估计精度较低的问题,本文以着装场景下时尚街拍图像为例,提出一种着装场景下双分支网络的人体姿态估计方法。方法 对输入图像进行人体检测,得到着装人体区域并分别输入姿态表示分支和着装部位分割分支。姿态表示分支通过在堆叠沙漏网络基础上增加多尺度损失和特征融合输出关节点得分图,解决服装款式多样以及复杂背景对关节点特征提取干扰问题,并基于姿态聚类定义姿态类别损失函数,解决着装姿态视角多变问题;着装部位分割分支通过连接残差网络的浅层特征与深层特征进行特征融合得到着装部位得分图。然后使用着装部位分割结果约束人体关节点定位,解决服装对关节点遮挡问题。最后通过姿态优化得到最终的人体姿态估计结果。结果 在构建的着装图像数据集上验证了本文方法。实验结果表明,姿态表示分支有效提高了人体关节点定位准确率,着装部位分割分支能有效避免着装场景中人体关节点误定位。在结合着装部位分割优化后,人体姿态估计精度提高至92.5%。结论 本文提出的人体姿态估计方法能够有效提高着装场景下的人体姿态估计精度,较好地满足虚拟试穿等实际应用需求。     

基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计

为解决多人姿态估计中小尺度关键点(手腕、脚踝等)定位准确率低的问题,采用自顶向上的方式,结合先进的人体目标检测模型YOLOv3,提出一种基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计方法。在沙漏网络中融入通道混洗模块,加强不同尺度下多层特征之间的跨通道信息交流,提高被遮挡关键点的识别效果;使用注意力机制对沙漏网络原有的残差模块进行特征增强,抑制无用特征并提升有用特征,提高小尺度关键点的识别率。实验结果表明,在MPII数据集上的总体PCK@0.5达到了88.6%,在MSCOCO数据集上的AP@0.75相比原始网络提升了4.6%,验证了所提方法的有效性。     

结合通道注意力的特征融合多人姿态估计算法

为了提高二维复杂场景下多人姿态估计准确度和速度,提出了一种Mobile-YOLOv3模型与多尺度特征融合全卷积网络相结合的自顶向下多人姿态估计方法.利用深度可分离卷积改进YOLOv3网络以作为高效的人体目标检测器.针对网络特征下采样过程中上层高分辨率信息不断遗失问题,在经典U型网络结构中嵌入多尺度特征融合模块,从而使网络中的低尺度特征也包含高分辨率信息,并在特征融合模块中引入通道注意力机制,进一步突出多尺度融合特征图的关键通道信息.试验结果表明:相比于堆叠沙漏网络(Stacked Hourglass Network,SHN)和级联金字塔网络(Cascaded Pyramid Network,CPN),文中所提出的人体姿态估计算法在COCO数据集上的姿态估计平均准确率分别提高了4.7和3.7.     

基于自适应阈值的循环剪枝算法

针对YOLO系列目标检测算法中复杂的网络模型和大量冗余参数问题,提出了一种基于自适应阈值的循环剪枝算法：在经过基础训练和稀疏化训练后,进入到自适应阈值剪枝模块,该模块针对缩放因子分布情况,通过缩放因子对通道和卷积层的重要性进行评估,自主学习到一个剪枝阈值,再对网络模型进行剪枝,此过程可以循环进行,并在通道剪枝和层剪枝中应用。该算法中的阈值不是人为设定,而是针对当前网络结构学习获得,通过剪枝获得一个更优的精简模型。算法实验基于YOLOv3在三个数据集上验证,结果表明,该算法对不同数据集、不同网络结构表现出较强的适应性,与传统固定阈值相比,通过自适应阈值剪枝的模型在检测精度、压缩效果、推理速度等方面都取得了更优的效果。     

面向人脸年龄估计的深度融合神经网络

目的 为了提高人脸图像年龄估计的精度,提出一种端对端可训练的深度神经网络模型来进行人脸年龄估计。方法 该网络模型由多个卷积神经网络（CNN）和一个深度置信网络（DBN）堆叠而成,称为深度融合网络（DFN）。首先使用多个并联的CNN提取人脸图像多个区域的外观特征,将得到的特征进行串接输入一个DBN网络进行非线性融合。为了实现DFN的端到端的整体训练,提出一种逐网络迭代训练（INWT）的机制。为了降低过拟合效应,那些对应人脸局部图像的CNN经过多次迭代迁移学习实现面向人脸年龄估计任务的训练。完成对DFN中所有CNN和DBN的预训练后,再进行全网络端到端的整体精调。结果 在两个人脸年龄图像库MORPHⅡ和FG-NET上对本文方法进行测试,实验结果显示基于DFN的人脸年龄估计方法能在两个人脸图像库中分别取得平均绝对误差（MAE）等于3.42和4.14的估计精度,与目前主流的年龄估计算法,如基于浅层学习的CA-SVR方法（两个数据库上取得的MAE分别等于5.88和4.75）,基于深度学习的DeepRank+方法（MORPHⅡ数据库上取得的MAE为3.49）和Deep-CS-LBMFL方法（FG-NET数据库上取得的MAE为4.22）等相比,估计精确度明显提高。结论 本文提出基于深度融合网络的人脸年龄估计方法与当前大部分基于深度神经网络的主流算法相比具有明显的优势。     

基于参数子空间和缩放因子的YOLO剪枝算法

为保证YOLO网络在嵌入式设备上正常运行,需采用剪枝算法精简滤波器以减小网络存储空间和计算量,而现有剪枝算法耗时较长且剪枝精度较低。提出一种基于参数子空间和批量归一化（BN）层缩放因子的双准则剪枝算法。将卷积层滤波器通过k均值聚类得到不同参数子空间,在子空间内使滤波器按权重排序并去除权重较低的滤波器,同时采用BN层缩放因子剪枝算法避免剪枝精度下降。实验结果表明,采用该算法剪枝后的YOLOv3网络在精度不变的情况下,占用的内存减少5/6且计算时间缩短1/3,与PF、CP等剪枝算法相比,该算法在保持较高网络精度的情况下计算量更少。     

YOLOv3和双线性特征融合的细粒度图像分类

目的 细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法YOLOv3（you only look once）和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法 利用重新训练过的目标检测算法YOLOv3粗略确定目标在图像中的位置;使用背景抑制方法消除目标以外的信息干扰;利用融合不同通道、不同层级卷积层特征的方法对经典的细粒度分类算法双线性卷积神经网络（bilinear convolutional neural network,B-CNN）进行改进,优化分类性能,通过融合双线性网络中不同卷积层的特征向量,得到更加丰富的互补信息,从而提高细粒度分类精度。结果 实验结果表明,在CUB-200-2011（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Cars196和Aircrafts100数据集中,本文算法的分类准确率分别为86.3%、92.8%和89.0%,比经典的B-CNN细粒度分类算法分别提高了2.2%、1.5%和4.9%,验证了本文算法的有效性。同时,与已有细粒度图像分类算法相比也表现出一定的优势。结论 改进算法使用YOLOv3有效滤除了大量无关背景,通过特征融合方法来改进双线性卷积神经分类网络,丰富特征信息,使分类的结果更加精准。     

基于深度学习的配电高压操作机器人运动控制技术研究

随着人工智能的快速发展,体感控制成为机器人人机交互的热点方向,如何快速且准确地识别人体姿态是完成体感控制的一大难点。此次研究将通过改进后的YOLOv4模型检测人体框架,改进后的堆叠沙漏网络模型识别关节点,以提高人体姿态识别的速度和准确率;并针对机器人上半身手臂运动和下半身步态控制的特点,开发关节点映射算法来对机器人进行体感控制,解决配电高压操作机器人进行人机交互时容易摔倒的问题。结果表明,改进后YOLOv4网络检测人体目标的最好结果为84.37%,改进堆叠沙漏网络模型的收敛损失函数为0.096,PCK值为88.3%;研究模型的识别速度均值较CPN模型提高了21.5 s,表明研究模型在提高人体姿态识别准确率的同时,提高了体感控制的效率,在体感控制领域有一定的研究价值。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

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