盲去模糊的多尺度编解码深度卷积网络

针对拍摄场景中物体运动不一致所带来的非均匀模糊，为提高复杂运动场景中去模糊的效果，提出一种多尺度编解码深度卷积网络。该网络采用"从粗到细"的多尺度级联结构，在模糊核未知条件下，实现盲去模糊；其中，在该网络的编解码模块中，提出一种快速多尺度残差块，使用两个感受野不同的分支增强网络对多尺度特征的适应能力；此外，在编解码之间增加跳跃连接，丰富解码端信息。与2018年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上提出的多尺度循环网络相比，峰值信噪比（PSNR）高出0.06 dB；与2017年CVPR上提出的深度多尺度卷积网络相比，峰值信噪比和平均结构相似性（MSSIM）分别提高了1.4%和3.2%。实验结果表明，该网络能快速去除图像模糊，恢复出图像原有的边缘结构和纹理细节。     

拟合修正Kalman滤波在弱小目标跟踪中的应用

文章在目标精确跟踪阶段，引入曲线拟合的方法进行跟踪，根据实际情况提出了拟合权系数的定义和计算公式，可以很好地预测运动方向和抑制抖动。引入Kalman滤波系统思想，提出了适合图像跟踪的目标机动性参数，应用在拟合跟踪中，实现了自适应的跟踪算法。将改进的拟合跟踪和Kalman跟踪做了比较，在分析各自优缺点基础上，把改进的拟合跟踪中和Kalman跟踪结合起来，提出了Kalman修正的拟合跟踪算法，可以较好的解决多目标跟踪中记忆跟踪、交叉跟踪、成像抖动的问题。     

基于形状特征的静态手势数字识别

本文提出了一种基于形状特征的静态手势识别算法.对分割出来的手势二值图像进行细化处理,根据细化骨骼恢复出手指形状的候选区域,提取形状特征并进行手势识别,即判断手指个数从而对手势数字0～5进行识别.本文在Matlab2012平台下对采集的中型数据库样本进行识别,平均识别率达到97.91％,平均识别速度为2.14s.同时,对实时采集的数据结果进行测试,实验结果具有一致性.     

基于代数距离的椭圆拟合的优化及应用研究

鉴于传统的椭圆拟合算法容易受噪声的影响,本文提出了一种基于代数、几何距离和RANSAC算法的最小平方中值的椭圆拟合方法。方法先采用线性变换对原始数据进行预处理,在得到处理后的离散点后,最小化椭圆和离散点之间的欧氏距离,采用五边形的方法对筛选出的不同点集进行测试,最后确定出椭圆的5个参数,拟合出最终的椭圆图形。仿真实验和实际图像的拟合结果表明,方法可以快速地对星体进行拟合和识别,对噪声具有一定的抵抗力,具有良好的准确性和鲁棒性。     

单片机控制多路微差起爆系统研制

文章介绍的是一种新的以单片机为控制核心的起爆系统。可以安全、可靠、方便精确地控制多个通道的同时或顺序起爆。在复杂作业环境下具有良好的适应性。     

轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络

针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量,提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络,可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。该网络基于编解码结构,以端到端的方式估计单目图像的深度图。编码端使用ResNet50网络结构;在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块,采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围,同时减少了参数量,并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的性能;此外,在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享,以提升网络的估计精度。在NYUD v2数据集上的实验结果表明,与结构注意力引导网络相比,轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%,计算效率提升约84.6%。     

以“互联网+”工具优化客户服务

如何在“互联网+”时代下使物业管理更有价值?第一物业服务(北京)有限公司(以下简称第一物业)的做法是:关注客户体验和参与感.具体来说就是依托于互联网开发一系列的服务平台、服务工具,利用微信平台激励员工,以优化客户服务,关注员工成长.     

红外图像的多尺度分形增强算法

本文提出了一种红外图像增强算法,结合多尺度分形维数和人眼频率特性对图像进行增强.该算法首先在多尺度条件下计算图像的分形维数,然后采用巴特沃斯滤波器,从频域抽取人眼敏感区的图像信号,最后将滤波图像结合分形维数值进行处理.结果表明,本文算法使图像中边缘及细节部位的亮度和对比度有提升,相较于单一尺度,图像的细节和边缘更加丰富,相比于传统的分形算法图像更适合人眼观看.