基于字符注意力的自然场景文本识别

自然场景文本识别中采用固定大小的卷积核提取视觉特征,后仅进行字符分类的方法,其全局建模能力弱且忽视了文本语义建模的重要性,因此,本文提出一种基于字符注意力的自然场景文本识别方法。首先构建不同于卷积网络的多级efficient Swin Transformer提取特征,其可使不同窗口的特征进行信息交互;其次设计了字符注意力模块(character attention module, CAM),使网络专注于字符区域的特征,以提取识别度更高的视觉特征;并设计语义推理模块(semantic reasoning module, SRM),根据字符的上下文信息对文本序列进行建模,获得语义特征来纠正不易区分或模糊的字符;最后融合视觉和语义特征,分类得到字符识别结果。实验结果表明,在规则文本数据集IC13上识别准确率达到了95.2%,在不规则的弯曲文本数据集CUTE上达到了85.8%,通过消融及对比实验证明了本文提出的方法可行。     

公共支路阻抗耦合对碳化硅MOSFET器件并联电流分配的影响及优化

为了评估公共支路阻抗耦合效应对碳化硅MOSFET器件并联动静态电流分配的影响,改善并联器件间电流分配的一致性,首先建立包含关键寄生电阻和寄生电感的等效电路模型,分析公共支路阻抗耦合对并联器件动态和静态电流分配的影响。然后,针对不同应用工况下并联器件个数不同的问题,提出n个器件并联支路阻抗补偿的方法。通过对并联器件的漏极测和源极侧阻抗进行补偿,可以消除公共支路阻抗耦合效应对并联器件动静态电流分配的影响。最后,搭建支路阻抗补偿前和补偿后的仿真电路和实验平台。结果表明,通过对并联器件支路阻抗进行补偿,可提升并联器件动静态电流分配的一致性,验证了该方法的有效性。     

基于高度有效驱动注意力与多层级特征融合的城市街景语义分割北大核心CSCD

针对DeepLabv3+网络在进行城市街景图像分割任务时,没有充分利用到网络中多层级特征信息,导致分割结果存在大目标有孔洞、边缘目标分割不够精细等不足;并且考虑到城市街景数据具有天然的空间位置特殊性,本文提出在DeepLabv3+网络的基础上引入高度有效驱动注意力机制(height-driven efficient attention model,HEAM)与多层级特征融合模块(multi-stage feature fusion model,MFFM),将HEAM嵌入特征提取网络与空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结构中,使其对目标关注更多垂直方向上的空间位置信息;MFFM通过融合多层特征图,在网络中形成多条融合支路依次连接到网络解码端,采用逐次上采样提高解码时像素上的连续性。将改进的网络通过CamVid城市街景数据集验证测试,实验结果表明,该网络能有效改善DeepLabv3+的不足,并且合理运用了数据集的位置先验性,增强了分割效果,在CamVid测试集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到了68.2%。     

基于深度空时域特征融合的高动态空中多形态目标检测方法(特邀)

针对复杂背景下,依靠高超声速飞行器搭载的红外探测器对高动态空中目标的可靠探测和精确识别问题,提出了一种基于深度空时域特征融合的空中多形态目标检测方法。设计了加权双向循环特征金字塔结构提取多形态目标静态特征,并引入可切换空洞卷积,增大感受野的同时减少空域信息损失。对于时序运动特征的提取,为了抑制复杂背景噪声的同时将角点信息集中到运动区域中,通过特征点匹配法生成掩膜图,之后进行光流计算,根据计算结果设计稀疏光流特征图,利用3D卷积提取多个连续帧图像中包含的时序特征,生成三维时序运动特征图。最后,通过对图像静态特征与时序运动特征进行通道维度的拼接,实现深度空时域特征融合。大量的对比实验表明,文中方法可明显减少复杂背景下的虚假识别概率,具备高实时性的同时目标识别准确率达89.87%,满足高动态下的红外目标智能检测识别需求。     

带桁架系统自动化数控加工单元的应用研究

本论文以5项典型螺栓类零件作为研究对象,利用带桁架系统自动化数控加工单元,实现零件加工过程中自动上料下料、掉头、抽检、铣六方等加工内容。提高零件加工数字化、信息化、少人化直至无人化管理,保证零件产品质量,提高了劳动生产率,将工人从繁重的体力劳动中解放出来,使零件制造技术达到一个崭新的水平。     

含区间时变时滞的线性不确定系统鲁棒稳定性新判据

研究一类区间时变时滞线性不确定系统的鲁棒稳定性问题.通过引入增广Lyapunov泛函,结合积分不等式方法,导出了区间时变时滞线性系统的时滞相关鲁棒稳定性新判据.与现有方法不同,该方法不涉及自由权矩阵技术和任何模型变换,减少了理论和计算上的复杂性,而且在估计Lyapunov泛函导数的上界时没有忽略某些有用项.数值算例表明,所提出的判据是有效的,具有更低的保守性.     

基于μClinux的大容量媒体文件系统

针对嵌入式系统资源有限、稳定性差的问题,通过分析现有文件系统的优缺点,提出一种面向大容量媒体文件的嵌入式文件系统设计方案,介绍其体系架构和内部组成,对该文件系统与传统嵌入式文件系统的存储性能及稳定性进行对比测试。实验结果表明,该文件系统在存储性能和稳定性方面具有较大优势。     

基于神经网络的用户兴趣度估计

针对个性化服务研究中用户兴趣度估计的要求,分析用户行为特征与兴趣度的相互关系,选取页面关注时间、滚动/翻页次数、页面大小作为用户兴趣度的判别依据,提出一种基于RBF神经网络模型的用户兴趣度量化估计方法。仿真实验证明,与多元线性回归模型的计算结果相比,该方法在平均残差和预测准确度方面均有更好的效果。