基于注意力机制和卡尔曼滤波的多目标跟踪

为了解决目前多目标跟踪算法在行人遮挡后无法再次准确跟踪的问题,提出了一种融入注意力机制和改进卡尔曼滤波的多目标跟踪算法,选用联合检测和重识别框架提取特征,同时完成目标检测和重识别任务.设计了并行支路注意力机制,包括空间注意力和通道注意力两个部分,每个部分都采用并行支路的方式完成池化和卷积操作.在跟踪阶段,本文提出了速度先验卡尔曼滤波,实现对行人运动状态更精确的预测.采用CUHK-SYSU数据集对算法进行训练,并在MOT16数据集上做算法的验证和测试.本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)达到了65.1％,多目标跟踪精确度(MOTP)达到了78.8％,识别F1值(IDF1)达到62.3％.实验表明,提出的跟踪算法可以有效地提高跟踪的整体性能,实现对目标的持续跟踪.     

改进CBAM的轻量级注意力模型

近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用,通过在卷积神经网络中加入注意力模型,网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型,以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力,但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡,对CBAM模型进行优化提出了轻量级的EAM（Efficient Attention Module）模型。针对CBAM的通道注意力模块,引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息;对于CBAM的空间注意力模块,将大卷积核替换为空洞卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。将该模型融入YOLOv4后在VOC2012数据集上进行测试,mAP提高3.48个百分点。实验结果表明,该注意力模型只引入较小的参数量,网络性能可获得较大提升。     

基于改进YOLOv3的人体行为检测

针对人体行为检测中相同行为差异大, 不同行为相似度高, 以及视觉角度、遮挡、不能实时检测等问题, 提出Hierarchical Bilinear-YOLOv3人体行为检测网络. 该网络采用YOLOv3在3个不同尺度上进行预测, 抽取YOLOv3金字塔特征提取网络中特定层作为Hierarchical Bilinear的输入, 捕获特征图的层间局部特征关系, 并在3个不同尺度上进行预测, 最后将YOLOv3和Hierarchical Bilinear两种预测结果融合. 实验结果显示, 改进后的模型相比于原网络仅增加了少量参数, 在保证检测效率的同时提高原算法的检测精度, 并在一定程度上优于当前行为检测算法.     

中国数字电视产业发展现状、问题与对策

数字电视是一种产业.尽管中国数字电视经历了十多年的发展,已经成为世界数字电视大国,但不是数字电视强国.究其原因就是中国数字电视还没有实现产业化.数字电视的经营能力和产业能力薄弱.本文梳理了中国数字电视产业现状及其存在问题,以期引起电视业界和相关产业主管部门注意,为中国数字电视产业的发展提供决策依据.     

中密度纤维板的吸湿性影响因子探究

对中密度纤维板的吸湿性进行研究,分析不同因素对板材吸湿率的影响,探究低吸湿性板材的生产工艺,为高性能板材工业化生产提供依据。结果表明,使用异氰酸酯(MDI)胶黏剂制备的板材较使用脲醛树脂胶黏剂的板材吸湿率变化幅度大。在一定密度范围内,提高板材密度,有利于降低板材吸湿率。板材初始含水率越高,其吸湿率的增长越慢。板材存放期间的湿度变化对板材吸湿率的影响最大。本试验范围内,在温度36℃、湿度90%、时间8 h的条件下,吸湿率最大。板材存放过程尽量保证常温、防潮、密封,特别是雨季。     

温度梯度型贝氏体等温淬火处理与倾斜机能ADI

本文详细介绍了一种近年来由日本材料研究人员发明的新的热处理方法－－温度绨度型贝氏体等温淬火处理，以及用此热处理方法开发出来的、机械性能具有方向性并沿温度梯度方向连续变化的新材料－－倾斜机能ＡＤＩ。该材料的开发解决了材料设计上的一大难题，在工业上应用前景广阔。     

三平移并联机器人控制算法

论文对一种三平移并联机器人进行了运动学建模,运用矩阵计算方法得到其机构运动学反解,即根据终端执行器的运动规律,求出原动件在单位时间内的位移,进而求得步进电机在单位时间内所发的脉冲数。实验验证该步进电机控制算法的正确性,为并联机器人的运动控制提供了理论方法。     

高效能空气净化器评价技术要求国家标准研究

本文论述了编制高效能空气净化器产品评价技术要求国家标准的意义和作用,介绍了标准研制的总体思路和原则,高效能空气净化器的定性和定量评价指标要求,测试、计算和评价方法等,通过国标的研制与实施,将引领并促进高效能空气净化器产品的生产与应用.     

移动环境下神经功能评价多通道交互模型

随着平板电脑、智能手机、智能手表等智能移动设备的普及,利用便携的智能移动设备随时随地进行健康评价受到了国内外学者的广泛关注.人机交互特有的多通道、交互式、人机协同的计算能够有效地提高移动环境下神经功能评价的准确度.然而,目前很少有研究对人机交互在这一应用场景上发挥的作用进行过充分讨论,更没有形成统一的多通道交互模型.为此,首先分析了目前移动设备上主流的神经功能评价方法,归纳总结出了一套适用该应用场景的交互原语和交互任务.然后,在此基础上提出了移动环境下神经功能评价多通道人机交互模型——MINA（multimodal human-computer interaction model for nerve function assessment in mobile environment),并对该模型的移动医学评价和多通道融合特点进行了分析.最后,依据此模型给出神经系统疾病检测的应用实例.实践证明,MINA能够较好地指导交互式神经功能评价应用的设计和开发,多通道融合的方式能够有效地提高医学评价的准确度.     

羟乙基纤维素填充大豆蛋白塑料的结构和性能

将羟乙基纤维素(HEC)填充大豆分离蛋白(SPI)制备出生物可降解SPI/HEC复合材料(ES),并用X-射线衍射、差示扫描量热法、扫描电镜和拉力测试表征其结构和力学性能。值得关注的是,仅仅加入5%(wt)的HEC即可使复合材料的拉伸强度达到11.74MPa(比纯大豆分离蛋白材料增加了60%),同时其断裂伸长率增加了50%。HEC在共混材料内部因含量的增加,由单分子分散逐渐聚集形成独立的结晶微区,导致增强效果的降低和伸长率的明显下降。当HEC以单分子分散并通过其伸出的侧基嵌入基质时,较强的组分间相互作用实现了材料的同步增强增韧,是提高力学性能的最佳形式。