基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

气动二维超精密伺服系统输出反馈滑模控制

针对气动波纹管二维伺服系统的超高精度控制问题,提出了一种基于逐阶反馈的递归滑模控制方法。通过对三阶系统的各阶输出分别进行二次估计,设计新型逐阶状态观测器,降低了常规观测器对系统三阶状态的观测误差。通过设计逐阶滑动模态,设计递归滑模面,减少了常规动态滑模控制信号抖振问题。通过递归滑模控制器与逐阶状态观测器的结合,在提高伺服系统精度的同时改善了控制系统的动态品质。用李雅普诺夫函数理论证明了气动波纹管伺服系统所有状态全局一致最终有界。数值仿真结果表明,气动伺服系统跟踪轨迹无超调、响应速度快、精度高,实现了运动行程20 mm,稳态误差小于100nm的大行程精密控制。     

流化床内生物质石英砂双组分混合流动混沌递归分析

采用递归分析方法对流化床内的压力脉动信号进行分析,研究了不同工况下石英砂与柱形生物质颗粒混合双组分颗粒的流动特性。柱形生物质颗粒尺寸为10 mm×10 mm(直径×长),石英砂粒径为0.8 mm。在鼓泡床阶段,随着生物质含量的增加,系统的周期性呈现先减弱再增强的变化趋势;该阶段确定性与层流率均表现为随气速的增加而增大,其值在生物质含量低时会明显减小,系统熵则随着气速的增大而减小。在腾涌阶段,生物质添加前后系统信号的递归图呈现相似的纹理特征,确定性与层流率变化较小,此时熵随着气速的增加而减小,与单组分流动呈现相反的趋势。     

改进的微分等价递归算法

微分等价递归算法计算简单,在体系可靠度计算中有着广泛的应用。但是传统的微分等价递归算法精度低,并且利用数值差分来求解等价失效模式,计算量大。本文推出了等价线性失效模式的解析表达式,提高了等价模式的精度,并大大降低了计算量;在此基础上,分析了传统微分等价递归算法利用等价线性失效模式代替两个失效模式交集产生误差的原因,提出了改进的微分等价递归算法,从而大幅度地提高了计算精度,为微分等价递归算法在实际工程中的应用奠定了良好基础。     

基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测方法研究

针对深基坑系统的复杂的非线性及基坑工程变形多步预测的重要性 ,将人工神经网络技术引入其中。分析了用BP网络进行多步预测时存在的不足 ,提出了基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测模型。通过一软土深基坑工程变形多步预测实例的分析 ,论证了递归神经网络用于基坑工程变形多步预测的可靠性和实用性。该方法有效可行 ,在其他领域的多步预测中同样具有广阔的应用前景。     

多边形坡屋顶屋脊线的递归算法

坡屋顶是比较常见的一种屋面构造形式。在建筑结构CAD辅助设计软件中,自动生成坡屋顶是一项必要的功能。坡屋顶尽管有多种形式,但其基础算法却大同小异。本文探讨的是最有代表性的一类坡屋顶的屋脊线算法问题。坡屋顶的底边可为简单规则的四边形、六边形,但也可能为任意的复杂多边形。根据坡屋顶的底边及坡屋面的倾角求坡屋顶的屋脊线是相对较复杂的几何问题。经过尝试,本文针对这个问题找到了一种非常简明有效的递归算法,该算法主要基于试探性的解题路线和屋脊线无交叉的有效性判断准则,很适于在计算机上编程实现。坡屋顶的屋脊线算法已有不止一种,本文的新意在于算法的简练。若把这种思路在类似问题中加以扩展,也很容易应用在其它一些建筑几何问题的算法处理上。     

基于FMCW雷达的人体生命体征信号预测算法

将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解?长短期记忆神经网络的生命体征信号预测方法。针对静止状态下的人体,通过雷达采集到的生命体征信号,采用粒子群算法优化变分模态分解VMD的模态分量个数K和惩罚系数α的值,实现自适应选取后用于VMD分解,再将分解后的模态分量进行叠加重构。采用粒子群算法优化长短期记忆网络模型中的网络层数、学习率、正则化系数等3个参数,自适应选取合适的参数组合,将重构后的信号通过优化后的LSTM网络进行预测。实验结果显示本文所提预测方法在10位志愿者的预测结果与原始数据的均方根误差平均值为0.017 188 9,平均绝对误差的平均值为0.007 158,相较于当前其他研究,预测精度上有明显提升。     

节点递归算法用于污水管网的优化设计

采用节点递归算法和坐标轮换法，以节点为研究对象，以费用最低为优化目标，直接以节点标高为约束条件对污水管网的设计进行了优化。管网联系矩阵的应用克服了在管网交叉带点处上下衡接的计算和控制点不易确定的困难。最后，列举实例进行了计算说明。     

面向飞行器交会对接应用的载波相位差分技术研究

GNSS引导两飞行器交会对接的前提是实时可靠地估计相位模糊度。针对卫星和飞行器的高动态性所引发的频繁换星问题,提出一种实时递归相位模糊度估计方法。该算法能够有效处理失锁所造成的卫星起落现象,同时充分利用历史观测与当前观测方程中部分模糊度分量的关联性,使得模糊度估计的成功率对可见卫星数目的减少不敏感。为了验证该算法在空间飞行器对接中的精度和成功率,采用GPS模拟器仿真两飞行器近程导引段和最终逼近段的过程,应用新算法实时估计两飞行器间相对位置,精度达到亚厘米级水平,成功率在可见星数递减时依然渐进逼近100%。