基于双重金字塔网络的视频目标分割方法

针对复杂视频场景中难以分割特定目标的问题，提出一种基于双重金字塔网络（DPN）的视频目标分割方法。首先，通过调制网络的单向传递让分割模型适应特定目标的外观。具体而言，从给定目标的视觉和空间信息中学习一种调制器，并通过调制器调节分割网络的中间层以适应特定目标的外观变化。然后，通过基于不同区域的上下文聚合的方法，在分割网络的最后一层中聚合全局上下文信息。最后，通过横向连接的自左而右结构，在所有尺度中构建高阶语义特征图。所提出的视频目标分割方法是一个可以端到端训练的分割网络。大量实验结果表明，所提方法在DAVIS2016数据集上的性能与较先进的使用在线微调的方法相比，可达到相竞争的结果，且在DAVIS2017数据集上性能较优。     

聚焦软包装EB胶印

正2017年11月29日,陕西北人印刷机械有限责任公司(以下简称"陕西北人")CN-1 FOE-CI350卫星式电子束(EB固化)印刷机在西安首发,使得沉寂多年的"卫星式EB胶印技术"(以下简称"EB胶印")再次进入人们的视线,一跃成为行业热议话题。近几个月,有关EB胶印的探讨一直不绝于耳,企业对其的关注热情也日益高涨。初识E B胶印,还要追溯到drupa2012展会,西班牙科美西集团向全球包装印刷行业推出全球首台用于软包装印刷的卫星式EB胶印机——COMEXI CI8,由此将EB胶印推向台前,为业内人士知晓。     

PCS-9550控制保护系统阀组在线投退仿真分析

特高压直流输电系统采用双12脉动阀组串联的方式,在运行过程中单个阀组可能由于故障退出运行,故障处理结束后,需要在线投入阀组。在站间通信正常的情况下,可由控制系统自动协调投退过程,在站间通信故障时,需要由两站运维人员紧密配合,完成在线投退。通过RTDS仿真研究在站间通信故障的情况下,PCS-9550控制保护系统在线投退阀组的策略以及方法,分析原理及投退波形,以期为特高压运维操作及故障处理提供参考。     

基于双重注意力孪生网络的实时视觉跟踪

为了解决全卷积孪生网络（SiamFC）跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题，提出了一种双重注意力机制孪生网络（DASiam）去调整网络模型并且不需要在线更新。首先，主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络；然后，在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征，这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成，分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图；最后，通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战性的跟踪基准库即OTB2013、OTB100和2017年视觉目标跟踪库（VOT2017）实时挑战上进行实验，实验结果表明，以40 frame/s的速度运行时，所提算法在OTB2013和OTB100上的成功率指标比基准SiamFC分别高出3.5个百分点和3个百分点，并且在VOT2017实时挑战上面超过了2017年的冠军SiamFC，验证了所提出算法的有效性。     

徐嘉:“圈外人”的生意经

正在当前低迷的国内印机市场,或许正需要一个视角独特的"圈外人"为印机行业注入新鲜血液。徐嘉就是这样一个"圈外人",在他加入海贺集团之后,也的确不负众望,带领海贺集团演绎了中国印机行业一个又一个"奇迹"。徐嘉,现任河北海贺胜利印刷机械集团有限公司(以下简称"海贺集团")CEO。对于他,圈内人或许并不是非常了解,甚至还有些陌生,这也是情有可原的,因为在加入海贺集团之前,徐嘉是一个实实在在的圈外人。然而,在当前低迷的国内印机市     

纸包装印刷:开启数字智能未来——欧洲纸包装印刷企业参观有感

正德国时间11月6~9日,正值深秋初冬之际,受海德堡之邀,来自亚太地区近20家印刷包装媒体齐聚欧洲,开启了为期4天令人难忘的海德堡"包装之旅",记者作为科印传媒受邀代表有幸参与其中。期间,媒体团辗转4国6城,分别参观了捷拉斯、IST、海德堡3家设备器材商,以及MPS(Multi Packaging Solutions)公司、Acket公司、SPS     

全液压制动系统控制阀变参数仿真分析

控制阀决定了全液压制动系统的充液压力。从物理运动及结构两方面介绍全液压制动控制阀的工作原理,分析影响充液压力上限的因素。建立控制阀三维数学模型,应用Fluent软件对不同进口速度u、阀芯套筒锥角β以及钢球直径D的控制阀进行模拟研究,对比分析其内部流场的变化。搭建全液压制动系统试验台进行充液压力上限测试试验,验证理论分析及仿真结果的有效性,得出各参数对充液压力上限的影响规律。结果表明,控制阀的进口速度、阀芯套筒锥角与充液压力上限呈正相关,钢球直径与充液压力上限呈负相关。     

突破概念 印后加工助书刊焕发光彩

<正>从古至今,书刊一直被人们喻为"精神食粮"。从竹简到纸质书、线装到胶装、平装到精装,经历了一次又一次华丽的升级,从而迎来了现代书刊印后加工进入工艺复杂化、材料多样化、设备自动化的新时代。如今我们可以清晰地看到,现代书刊已经突破了其作为传统阅读品的概念,精品化已成为其发展方向     

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。