目标跟踪综述

随着深度学习与人工智能技术的不断发展,视频目标跟踪已经成为计算机视觉的重要研究内容,在公安布控、人机交互、交通管制、军事等各个领域起到越来越重要的作用;尽管现在国内外学者提出了多种目标跟踪算法,也搭建了较为完善的目标跟踪系统,但是算法的鲁棒性依然是一个比较大的挑战;文章对运动目标跟踪系统结构进行了简要介绍,并从特征提取及融合、外观模型、目标搜索等方面详细阐述了目前主流运动目标跟踪算法;然后对目标跟踪算法在深度学习大环境下的新发展进行了分析,从基于深度学习的目标跟踪及目标检测算法角度分析了深度学习在提高目标检测算法鲁棒性方面的有效性,最后概述了深度学习在视频目标检测算法中的具体应用并对其未来发展进行了展望。

钢轨损伤的无线传感网络监测系统

由于传统的检测设备无法对钢轨进行实时监测,漏检、误检的现象时有发生。结合物联网和结构健康监测技术搭建了钢轨损伤监测的硬件系统,在岔道轨腰布置压电传感器阵列,用Lamb波激励压电传感器,对人工粘贴于轨头表面不同长度的模拟缺陷进行检测。结果表明,该系统能够检测出钢轨中的损伤。