改进的GOTURN算法

随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。     

基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法

监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。     

基于错误式学习的低空影像人行横道多角度自动识别

提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。     

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。     

利用模拟退火算法反演多波束测量声速剖面

针对多波束测量声速剖面站点布设密度不够而引起的声速剖面代表性误差问题,提出一种利用模拟退火算法反演声速剖面的方法。首先,对测区已有声速剖面序列进行经验正交函数（empirical orthogonal function,EOF）分析,利用声速扰动矩阵和前几阶EOF求得EOF重构系数及其变化范围。其次,采用模拟退火算法对EOF重构系数进行迭代优化,以多波束测得的海底地形畸变量大小为依据构建目标函数,并设定合理的退火控制参数。最后,得到待反演区域的声速剖面数据。实例分析表明,该方法反演的声速剖面较时间就近原则选取的替代声速剖面更接近真实声速剖面,且利用反演声速剖面改正后的海底地形更接近真实地形,有效削弱了声速剖面代表性误差的影响,显著提高了多波束测量精度及数据处理效率。     

基于生态足迹的孟连县土地利用结构优化研究

采用生态足迹法对云南孟连县2005—2011年生态足迹进行计算,根据2005—2011年数据运用GM(1,1)灰色预测模型对2020年生态足迹进行预测,得到2020年人均生态赤字将达到2.762 hm2/人,土地利用结构急需调整优化。在此背景下建立以生态赤字最小化和经济效益、社会效益最大化为目标函数的多目标线性规划模型,设置了8个变量和13个约束条件。根据模型求解优化方案,对孟连县2020年土地利用结构进行优化调整,结果表明:相比于优化前,人均生态赤字减少10.87%,经济效益增加0.52亿元,社会效益增加0.001 hm2。优化后的土地利用结构基本上实现了经济、社会、生态效益的统一。     

流域水资源调度多目标时变偏好决策方法及应用

传统多目标决策方法难以刻画流域水资源系统调度周期内多目标互馈关系及需求动态变化, 可能导致关键时期特定目标保障不足。为弥补该缺陷, 提出多目标时变偏好决策方法。以金沙江下游为例, 分析发电与生态目标需求的时空变异性, 构建并求解两目标随时程变化的Pareto前沿簇, 量化各时期目标间竞争强度, 基于灵敏比的非支配关系, 定量识别各调度时期决策人的目标偏好, 形成偏向度决策支持集, 建立多目标时变决策模型。结果表明: 考虑时变偏好的决策方法, 其动态累积Pareto前沿可以支配传统静态Pareto前沿; 相较于传统方法, 研究区全年增发电量0.7亿kW·h, 全年和关键生态期生态效益分别提升8.06%和2.83%, 可以在保持发电效益的同时显著优化生态效益, 并提高关键时期生态需求的保障程度。     

天文台址中的气象知识

气象条件是天文台址观测条件的一项重要内容,是论证台址优劣的基础。空间目标的地基观测不可避免地要受到地球大气环境的影响,观测台址的天气条件与大气特性直接导致对观测目标的不同探测能力和表观结果。台址的选择决定着大口径望远镜设备能否有效发挥其设计性能,也直接关系到天文台建设和后期运行的投入。     

区域产业升级理论评价和升级目标层次论建构

产业升级相关文献综述表明,区域产业升级具有丰富的理论含义.产业结构升级研究寻求对产业宏观结构比例的统计学意义上的优化;产业地域分工思路则考察产业分布演进的空间格局及其升级含义;企业升级思路则细化到产业内部,指出企业创新以获得更高附加值是产业升级的根本;集群研究则注意到区域产业发展的整体特征,并指出了推动产业集聚、产业联系与创新等升级含义.中国集群实践更进一步验证了集群层面集体效率的提升以及企业发展环境的和谐共进(区域发展目标)也是影响产业升级的重要方面.在讨论产业升级的经济维度与空间维度、个体层面与系统层面的基础上重新构建区域产业发展的理论框架,认为企业升级、集群升级和区域和谐3个层次构成了区域产业升级的3个目标层次,其相互衔接与互动对于区域产业发展具有重要意义.     

拒马河生态保护目标的识别和确定

随着我国河湖长制的全面推进,水资源管理、水域岸线管控和水生态环境治理等方面均发生了较大的改变,河流生态保护问题愈受到重视。本文对拒马河进行生态健康评估,建立生态保护指标体系,确认河流健康状况,识别河流生态保护目标,确定拒马河各河段生态保护目标。同时对拒马河提出河流保护对策和建议,对完善拒马河水生态系统和维持生物多样性具有重要意义。