研讨场景视频的图像情报挖掘

自进入21世纪起,社交媒体与人工智能技术蓬勃发展,声像情报迎来了新一轮升级跨越的历史机遇期,但也面临着前所未有的严峻挑战。后疫情时代,以线上与线下会议互为补充的研讨场景类视音频数据量增长迅猛,其主题一般为重点理论研究讨论或前沿技术交流,具有极高的情报价值,但传统人工方式已经不能满足快速发现声像情报的需求。本文提出利用计算机视觉技术从图像维度对研讨场景视频进行情报挖掘,开展研讨场景梳理与分析,重点研究研讨场景人脸识别、自然场景文本检测与识别和人与文本潜在关联关系发现等内容。此外,基于微服务框架开发了研讨场景视频的图像情报挖掘分析流程,对上述研究内容进行了技术验证,取得了较好的效果。     

基于光学遥感图像的舰船航向检测

针对舰船编队航行光学遥感图像中舰船小目标航向检测难题,应用Hough变换并进行了基于舰船目标尺度的自适应改进,实现了对舰船小目标航向特征的识别与检测,有效减弱了海杂波对舰船航向检测的影响,进一步结合卷积神经网络,通过合理设置舰船航向分类,建立舰船航向识别训练集并对网络进行了训练和测试.结果显示,采用Hough变换和卷积...     

基于域泛化的无监督机器设备异常声检测

在基于声信号的机器设备异常检测中，机器运行时发出的声音可能会因机器运转状态的改变而发生变化，环境噪声也会改变场景中的声学特征，而传统的机器异常声音检测系统会因为声学特征的改变导致正常的声音被错误地标记为异常。针对这一问题，提出了基于域泛化技术的无监督机器异常声音检测方法。首先，将声信号的对数梅尔谱图输入深度学习神经网络模型，结合域混合方法和坐标注意力机制模块，提高系统域泛化能力和异常识别性能；然后，在DCASE开源数据集上进行实验，与两种基线评估系统的A_UC和pA_UC得分进行对比。结果表明，所提出的方法在域泛化条件下的异常检测性能得到明显提升。     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要介绍利用分布式多传感器探测目标的结果,来综合判断目标是否存在的判决技术。     

海杂波环境下慢速小目标检测方法

海杂波环境下慢速小目标检测一直是雷达目标识别的难点,在分析海杂波特性的基础上,设计了脉间信号平滑处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法,通过实验验证,在雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫描间信号平滑处理,而在短时间照射下采取时频分析方法均能有效地区分出淹没于海杂波环境下的慢速小目标.     

一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法

HLA仿真中,数据分发管理实现基于值的过滤,可以有效减少盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。大规模HLA仿真系统在仿真推进中需要大量的区域匹配计算以维护数据分发管理的正确性。现有的区域匹配算法大多需要对所有区域进行匹配计算,造成了大量计算资源的浪费;同时,主要基于串行匹配思想,难以充分发挥多核平台的并行计算优势。针对现有区域匹配算法的局限性,提出了一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法,该算法能够实现对一次仿真推进中多个改变区域的并行匹配计算,同时在匹配计算中采用基于移动相交的基本思想,利用区域范围移动前后的历史信息,将匹配限定在移动区间之内,减少了大量的无关计算。理论分析与实验结果表明该算法尤其适合基于多核计算平台构建大规模分布式仿真的应用需求。     

信息推荐系统中的朋友关系预测算法设计

伴随着互联网规模的不断扩展,信息过载问题越来越突出。信息推荐系统被视为解决信息过载问题的最有效方法。然而目前的方法大多数仅考虑用户独立的反馈,而忽略用户的社会属性对推荐的重要作用,这对信息推荐系统的性能会造成巨大的影响。为此,本文提出了基于朋友关系预测的信息推荐算法,将用户的社会关系预测引入信息推荐过程中,分别基于用户的拓扑信息及历史交互信息建立用户社会关系的存在性判定及关系类型判定,并利用线性回归分析方法和逻辑回归分析方法实现了基本特征的融合。最后,通过在Epinions和Slashdot真实数据集上的实验证明,本方法能够有效提高用户社会关系预测的准确性。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。     

不规则2D Torus体系结构与路由算法

2D Torus拓扑结构可以简单地分为n×n的规则Torus和m×n的不规则Torus.在研究规则Torus拓扑结构的基础上,首先将约翰逊编码运用于不规则的2D Torus节点编码中,对m×n的不规则Torus拓扑结构中的平均延时和理想吞吐量进行了理论上的评估,并提出了一种基于不规则Torus的新的静态路由算法:TE-XY路由算法.最后运用NS2网络仿真软件对其和TXY路由算法进行了仿真和比较.实验结果显示,新的路由算法可以有效地提高吞吐量,并在大规模数据传输时不容易造成阻塞,表现了较好的性能.