基于条件对抗网和层次特征融合的目标跟踪

为了解决目标跟踪过程中因运动模糊和低分辨率导致跟踪效果变差的问题,提出一种基于条件对抗网和层次特征融合的目标跟踪算法。使用条件对抗生成网络模型（DeblurGAN-v2）,对输入的低分辨率视频帧去模糊;使用改进型VGG-19网络提取目标候选区域的Conv2、Conv4、Conv6三层特征,将孪生网络提取到的低层结构特征、中层特征与高层语义特征进行融合,以提高特征的表征能力。在目标跟踪评估数据集OTB2015与VOT2018上的实验结果表明,与SiamFC、SiamDW等其他算法相比,该算法具有更高的准确性,能够适应目标遮挡运动模糊、外观变化及背景干扰等复杂情况。相比于SiamFC,改进算法在OTB2015数据集上成功率提升5.5个百分点,在VOT2018数据集上EAO提升16.4个百分点。     

改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪

针对视频序列中因脸部遮挡、漏检而造成的无法正确判断行人是否佩戴口罩的问题,提出一种基于改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪算法。该算法将口罩检测、行人检测与跟踪相结合,通过在YOLOv7的主干网络中添加注意力机制,增加浅层特征图,加强网络对小目标的感知能力,提高口罩检测与行人检测精度;帧内关系模块利用匈牙利算法进行帧内目标关联,对行人进行口罩佩戴标记;将方向差因素加入到DeepSORT算法的关联代价中,消除跟踪轨迹的历史预测方向和新检测速度方向不一致问题;使用改进的DeepSORT算法对行人进行跟踪,并对每条轨迹进行口罩佩戴标记更新,实现对佩戴口罩与未佩戴口罩行人的跟踪。实验结果表明,改进的YOLOv7网络平均检测精度mAP50相比原始算法提升了3.83个百分点;在MOT16数据集上,该算法的跟踪准确性MOTA相较DeepSORT算法提高了17.1个百分点,跟踪精度MOTP提高了2.6个百分点。与检测算法相比,提出的算法能够跟踪到更多的行人是否佩戴了口罩,具有更好的效果。     

一种有效的传感器故障诊断方法

提出了一种核Fisher特征提取以及模糊模式识别的传感器故障诊断方法。提取传感器信号波形时域特征和频域特征构成初始特征,使用核Fisher方法对初始特征进行非线性变换增强信号特征。然后使用模糊数学方法建立了传感器故障诊断模型,通过使用隶属度函数获取特征向量对各状态的隶属度,运用最大隶属原则对特征向量进行定性分类,判定传感器状态。将该方法应用到FDT/DTM（Field Device Tool/Device Type Manager）设备管理系统中,对NCS4000水循环控制的压力传感器进行故障诊断,数值实验表明该算法具有实效性。     

基于实例分割与毕达哥拉斯模糊决策的目标跟踪

为了解决目标跟踪中的尺度变化、相似性干扰、遮挡等问题，提出一种基于实例分割与毕达哥拉斯模糊决策的目标跟踪算法。在实例分割网络YOLACT++(improved You Only Look At CoefficienTs)的基础上，融合3种不同的匹配方式针对不同场景预测跟踪结果；同时提出一种基于毕达哥拉斯模糊决策的模板更新机制，即根据预测结果的质量作出是否更新目标模板和更换匹配方式的决定。实验结果表明，所提算法能够更准确地跟踪存在尺度变化、相似性干扰、遮挡等问题的视频序列。相较于SiamMask算法，所提算法在DAVIS 2016、DAVIS 2017数据集上的区域相似度分别提高了12.3、15.3个百分点，在VOT2016、VOT2018数据集上的预期平均重叠率（EAO）分别提高了4.2、4.1个百分点，且所提算法的平均跟踪速度为每秒32.00帧，满足实时性要求。     

Kalman滤波与模板更新结合的SiamRPN目标跟踪

针对SiamRPN跟踪算法在目标快速运动时跟踪目标易丢失以及模板不更新影响跟踪效果问题，提出一种Kalman滤波与模板更新相结合的SiamRPN目标跟踪方法。利用训练好的SiamRPN跟踪算法对目标进行跟踪，并将上一帧目标物体的中心点位置及速度输入卡尔曼滤波器，当RPN网络得到的跟踪框响应得分较低时，利用卡尔曼滤波器重新预测目标位置，搜索得到新的跟踪框。并根据上一帧目标的速度，自适应扩大搜索区域。重新设计并训练了模板更新网络，并在其中添加了通道注意力机制，在跟踪过程中对目标模板迭代更新。实验结果表明，该算法在OTB2015的成功率和精确率分别为67.2%和89.1%，在VOT2016的EAO提升24.3%，与其他算法相比在解决目标形变和运动模糊问题具有显著优势。