线卷积网络在二维线检测和三维线框重建中的应用

本文提出了一个线卷积网络,可以从图像中检测线段.通过预测每条线段的中心位置、长度和角度,该网络能够以端到端的方式检测线段.此外,根据线中心检测的特点,本文设计了一维旋转卷积模块,并通过分析,证明其满足等变性质.在实现上,本文采用改进的数据增强和非极大值抑制方法,有效的提高了线检测的性能.通过大量消融实验以及对比实验,本文提出的线卷积网络相比于当前最优算法HAWP,在精度上高出3个百分点,达到了当前最优.最后,将该方法应用于单张图三维线框重建任务,从可视化结果上看,明显优于之前的方法.

基于影响函数的跨领域小样本的行人重识别方法

在行人重识别领域,如何快速在一个新城市进行行人重识别系统的部署为行人重识别领域带来了巨大的挑战。一般情况下,在新城市中没有足够的标注数据来训练一个强大的行人重识别模型,只能依赖少量由目击者提供的罪犯照片。首次对该实际应用场景进行正式研究,将其定义为跨领域小样本行人重识别问题,并仔细讨论分析其与现有行人重识别场景的异同。随后,提出一种基于影响函数的样本权重法来指导模型的训练,并在三个公开数据集Market、Duke和CUHK上对方法进行实验对比。实验结果表明,该方法可以有效地处理不同数据集之间的偏置,性能也超过了已有方法。

求解二次指派问题的最优迭代最大最小蚂蚁算法

为提高二次指派问题的求解质量,设计了一个有效的最大最小蚂蚁求解算法。首先,运用最优迭代思想,让每只蚂蚁从当前最优路径中随机地选择位置及其对应的任务作为下一轮迭代的初始值,增强每轮搜索的有效性;其次,采用加入新任务后目标值的增量作为启发式因子来引导状态转移,增加每步搜索的目的性;然后,应用多精英策略来进行信息素更新,增加解的多样性;并设计有效的双重变异技术来提高解的质量,提高算法的收敛速度;最后,应用QAPLIB数据集进行了大量实验,结果表明:该算法在二次指派问题的求解质量和稳定性上显著优于其他算法。

无线传感器网络中受时间窗限制的移动充电调度算法

对于能量受限的无线传感器网络而言,移动充电是一个迫切需要解决的关键问题。针对已有工作认为节点一旦有能量消耗就需要进行充电这一不合理的假设,提出了一种受时间窗限制的移动充电调度算法Schedule Algorithm。该算法将移动充电问题转换为受时间窗约束的车辆多路径问题,同时通过增加虚拟点的方式将多路径转换为单路径问题,从而选择适当的时间来为每个传感器节点进行充电。仿真结果表明,Schedule Algorithm算法比HηCluster Charging(β)算法表现出了明显的优势。

基于智能手机精确车辆速度估算研究

随着智能手机的普及,旨在利用智能手机加速度传感器估算车辆速度,通过实际的测量,发现用手机加速度传感器测得的数据与真实值存在明显误差。从理论上分析手机加速度传感器误差对车辆速度估算的影响,提出一种车辆在运动状态下,手机传感器误差分布确定的算法,提出了基于卡尔曼滤波算法手机传感器误差矫正的方法。通过矫正后的数据,获得了更高精度的车辆速度估计值。实验结果表明,该手机传感器误差矫正方法在车辆运动状态下能较好地矫正手机加速度传感器误差,并且车辆速度估计误差在2.1 m/s以下。

求解选择性单商品配送收集问题的有效蚁群算法

选择性单商品配送收集问题(1-TSP-SELPD)是单商品配送收集问题(1-PDTSP)的推广,在许多实际领域都有广泛应用。1-TSP-SELPD属于NP难题,为了有效求解该问题,设计一个有效的蚁群算法。该算法从三个方面来提高求解性能:第一是启发式参数随着搜索状态自适应调整;第二是信息更新量随着求解质量进行动态变化;第三是设计适用于1-TSP-SELPD特点的、有约束的局部搜索技术用来加快收敛速度和提高解的质量。比较实验表明:该算法在求解质量、稳定性和收敛速度都有显著提高。

基于端到端句子级别的中文唇语识别研究

近年来,随着深度学习的广泛应用,唇语识别技术也取得了快速的发展.与传统的方法不同,在基于深度学习的唇语识别模型中,通常包含使用神经网络对图像进行特征提取和特征理解两个部分.根据中文唇语识别的特点,将识别过程划分为两个阶段——图片到拼音(P2P)以及拼音到汉字(P2CC)的识别.分别设计两个不同子网络针对不同的识别过程,当两个子网络训练好后,再把它们放在一起进行端到端的整体架构优化.由于目前没有可用的中文唇语数据集,因此采用半自动化的方法从CCTV官网上收集了6个月20.95GB的中文唇语数据集CCTVDS,共包含14975个样本.此外,额外采集了269558条拼音汉字样本数据对拼音到汉字识别模块进行预训练.在CCTVDS数据集上的实验结果表明,所提出的ChLipNet可分别达到45.7%的句子识别准确率和58.5%的拼音序列识别准确率.此外,ChLipNet不仅可以加速训练、减少过拟合,并且能够克服汉语识别中的歧义模糊性.

求解1-PDTSP问题的改进蚁群系统

提出了一种解决同类商品集送一体化旅行商问题(1-PDTSP)的改进蚁群系统.首先,根据1-PDTSP问题的特点,对蚁群系统中的信息素初始化和更新规则进行了改进,并采用"最优替换原则"解决停止现象;然后,设计了有载重约束的变量邻域搜索算法,以提高解的质量和加快收敛速度;最后,通过实例验证该算法在求解1-PDTSP问题时的求解质量和稳定性.结果表明:该算法求解质量高,稳定性好.

基于分治法和分支限界法的大规模TSP算法

利用分治法能够处理大规模问题但精度较低,分支限界法能够得到精确解但时间复杂度很高的优点,设计一种有效的基于分治法和分支限界法的大规模TSP求解方法.该算法利用聚类和凸包技术将大规模问题逐层进行有效划分,直到适合分支限界法求解的最佳规模;然后用分支限界法求出每个子问题和每层子问题间的最优解,合并而得到整个问题的解.比较实验表明:该算法在求解质量、稳定性和时间效率上有明显优势.

3种插值法对重金属空间分布求解与对比分析

运用反距离加权插值法、三角线性插值法、Hermite插值对法同一地区的8种重金属的空间分布进行了插值分析,并对结果进行分析对比,发现该地区除汞适合三角线性插值法以外其他均适合反距离加权插值方法.证明了重金属分布的含量与特点决定了插值方法的选取,进一步丰富了插值法对重金属的空间分布实际应用,并结合区域的功能进行分析,使空间分布更能结合于实际应用.

求解DNA杂交测序的改进最大最小蚂蚁算法

根据DNA杂交测序的特点,设计了一个改进的最大最小蚂蚁算法.首先,对问题进行预处理,将其转化为有约束的非对称旅行商问题;然后,对状态转移规则和全局更新规则进行改进,并运用变量邻域搜索思想,设计了一种简单高效的局部搜索技术.最后,采用后处理技术来解决长度约束问题.实验结果表明:该算法提高了DNA杂交测序的求解精度.