尺度自适应生成调控的弱监督视频实例分割

视频实例分割是车辆辅助驾驶多目标感知和场景理解的一项关键技术。针对弱监督视频实例分割仅使用边界框对网络进行训练严重制约交通场景大尺度动态范围目标分割精度的问题,本文提出尺度自适应生成调控弱监督视频实例分割网络(Scale Adaptive Generation Regulation weakly supervised video instance segmentation network,SAGRNet)。首先,设计一种多尺度特征映射贡献度动态自适应调控模块,通过动态调整不同尺度特征映射信息贡献度取代原有的线性加权以强化对目标局部位置和整体轮廓的聚焦能力,解决了车辆、行人等目标由于成像距离远近造成的尺度动态范围过大问题;其次,构建目标实例多细粒度空间信息聚合生成调控模块,通过聚合基于不同空洞率提取的多细粒度空间信息生成权重参数以调控各尺度特征,实现了细化实例边界和增强跨通道信息交互掩码特征映射表征能力,有效弥补了实例边缘信息匮乏导致边缘轮廓分割mask连续性缺失问题。最后,为缓解边界框标签监督信息弱化,引入正交损失和颜色相似性损失缩小模型预测mask与真实边界框偏差并计算逐像素点对间标签属性归类模糊问题。Youtube-VIS2019提取的交通场景数据集实验结果表明,SAGRNet相较于弱监督基准网络平均分割精度提升5.1%达到38.1%,为实现多目标感知和实例级场景理解提供了有效算法依据。

二维平面任意区域有限元网格自适应生成算法

提出了一种在正规法向偏移法和波前推进法基础上产生的有限元网格生成算法，运用该方法生成的有限元网格质量高，能应用于任意形状的多介质平面区域，具有在指定位置生成节点的功能，且能实现多种加密方式。

电磁场有限元计算网格快速可靠全自动自适应生成新方法研究

本文结合对电磁场有限元后验误差估计方法的研究,提出了一种求取有限元网格h自适应生成所需要的控制参数的新方法,在此基础上,给出了一种电磁场有限元计算网络快速可靠全自动目适应生成方法,并开发出了相应的集成化软件。文中给出的一些实例结果表明了所提出的方法及相应软件的有关性能。

基于视觉元素的统计地图符号自适应生成

从电子地图自适应可视化角度出发,本文结合J.Bertin的视觉变量理论,研究了统计地图符号构成的内在规律,分解出统计地图符号构成的基本元素(视觉元素);基于视觉元素建立了统计地图符号自适应生成模型,并在某GIS平台上实现了统计地图符号的自适应生成系统,取得了良好的效果。

网页自适应生成技术与实现

实现了这样一个自适应生成网页的系统:用户给出相应的条件并选取要生成的网页版式,系统根据条件按照某种自适应算法从数据库中选取相应的网页素材,并按所选取的版式自动生成网页。此系统的实现使得做网页快而省力,而且网页内容也能够及时快速地更新,适合于大量而快速地生成网页。并对此系统的技术和实现给出了详尽的描述。

金属塑性成形三维六面体网格自适应生成技术及应用

有限元网格模型的质量是决定塑性成形有限元模拟结果的精度和可靠度的关键因素之一。文章提出了基于实体模型几何特征六面体网格自适应生成算法,在表面曲率较大和厚度较小的区域实现局部加密;提出了穿插法边界拟合方法,避免特征边界点的反复搜索,提高有限元网格生成的效率,实现网格与实体模型表面精确拟合。几个复杂几何模型的网格自动划分结果,验证了该算法的实用性和有效性。

基于几何造型的有限元网格的自适应生成

介绍一个基于几何造型系统的有限元分析的前处理系统。该系统可对几何造型的二维任意形体进行快速可靠的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分，提出网格自动生成的网格密度的控制和基于误差估计的自适应有限元网格生成算法，并给出了应用实例。

有限元网格全自动自适应生成新方法

详细论述了基于推进波前技术提出的全自动自适应网格生成方法．对推进波前法中的基边选择和单元生成等技术关键作了深入的分析，并给出了合理的处理方案，同时也提出了一种快速可靠的单元搜索方法．通过使用当前网格上的计算结果提供的信息，网格被自适应地重新生成．给出的一些实例说明了所提出的自适应网格生成方法的性能．

约束因素下高校学籍自适应生成模块设计

目前,许多高校招生部门为新生提供各类便利化服务,由此形成的招生数据中常包含学籍分配约束性因素。传统教务管理系统仅根据新生专业生成学籍的模式已无法满足新需求。为此,通过分析招生数据中与专业字段组合后对学籍分配构成约束性影响的字段特性,基于招生数据结构构建以专业为单位的学生与约束因素组合数据集,根据各专业新生人数和预设的班级人数生成班级信息,将同专业内约束因素的值按其所关联的人数排序,在序列中重复采取首尾元素结合方式将各元素对应的学生匹配到各班级,从而生成学籍信息。通过约束因素下学籍自适应生成模块设计,解决教务系统与新招生数据对接问题,实现学籍自适应生成。

基于Q学习的自适应电子战博弈对抗系统总体设计

针对传统电子战系统面临的新挑战,基于人工智能技术构建实现动态干扰决策和自适应干扰生成的博弈对抗系统是电子战技术的重要发展方向之一。论文基于Q学习技术,设计了具有智能学习能力的博弈对抗系统,完成了系统总体设计,开发了仿真分析软件,针对博弈对抗场景开展了仿真分析,分析结果表明所设计的博弈对抗系统能够在复杂场景下完成雷达信号侦察、动态干扰决策和自适应干扰生成。

三维有限元六面体网格几何自适应再生成方法

基于几何自适应的六面体网再生成方法,提出了一种以栅格法为基本方法,对有限元网格再划分过程中的网格再划分标准、几何形状的获取以及新旧网格之间物理量的传递等关键问题进行了研究。重点介绍了基于几何自适应的六面体网格再生成算法,首先对旧网格实体模型进行识别,根据实体模型几何特征建立加密源点信息场;然后采用栅格法生成核心网格并对核心网格与模型边界进行拟合;最后采用节点位置平滑和拓扑关系优化对网格进行优化,生成质量较好的网格。网格再划分实例表明,该方法实用性强及效果良好。

AOS自适应帧生成算法的性能分析与应用研究

对AOS协议中的自适应帧生成算法进行研究,通过严格地理论分析,给出了该算法的有效信息传送速率计算公式。进一步,将数据帧生成模块与虚拟信道复用模块作为一个整体进行考虑,针对现有的AOS多路复用技术的不足,提出了自适应帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用新方法。研究结果表明,通过在多路复用中应用自适应帧生成算法,并设置合理的帧生成时间门限值,可以比目前主要使用的、采用高效率帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用方法获得更好的包时延性能。

AOS空间通信系统中自适应帧生成算法

针对泊松流模型已经不再适合日益复杂的研究空间通信系统中帧生成算法的问题,在自相似流量模型下,对AOS空间通信系统中的帧生成算法的性能进行研究。通过严格的理论分析,给出自适应帧生成算法在有限缓存下的缓存溢出概率以及复用效率计算公式。通过将自适应帧生成算法分解为高效率算法与等时算法的叠加,得到平均包时延的计算公式。理论分析与仿真结果校验了计算公式的正确性。得出在有限缓存下,不能依靠无限增大缓存容量达到降低溢出概率,适当选择门限值和控制帧提取时间,可以有效提高该算法性能的结论,为空间通信系统的实际应用提供理论支持。

基于几何特征和力学特性的自适应网格生成算法

为获得适合有限元分析的满意网格剖分 ,提出了平面域的基于几何特征和力学特性相结合的自适应网格生成方法 ,实现了应力集中区的网格局部加密及平缓变密度的网格自动剖分 .通过实例表明本方法实用性强、效果良好 .

一种高速数控加工自适应进给速度生成算法

以机床运动特性为约束,确定刀轨不同法曲率处的最大进给速度;以实际切削速度的变化比率为调节系数,将刀轨法曲率半径划分为不同的区域;通过设定初始曲率半径划分步长,将整个曲率半径范围分割成若干个子区域,并在子区域内对曲率半径进行划分;通过自适应进给速度生成算法,实现了进给速度随曲率半径区域的变化而自适应变化,并对相邻刀轨区域的进给速度进行了过渡处理。

用于交通流预测的自适应图生成跳跃网络

针对交通流数据复杂的时空相关性,提出新的基于深度学习的自适应图生成跳跃网络(AG-JNet模型).该模型由2个时空模块组成,每个时空模块分为2支,分别对时间相关性和空间相关性建模.时间建模采用多层扩张卷积,在增大时间维度感受野的同时降低计算开销.空间建模采用自适应图生成卷积,在不依赖图的固定结构下提取空间相关性.在时间和空间的建模中均采用跳跃连接堆叠多层,以提升模型的深层特征提取能力,将时间特征和空间特征进行门控融合,提取出用于交通流量预测的时空特征.在2个真实数据集PeMSD4和PeMSD8上的实验表明,AG-JNet在不同指标下取得了优异的性能.

基于注入式仿真平台的自适应真实感地形生成算法

为了满足注入式仿真系统对实时性的要求,提出了一种基于实时优化自适应网格(ROAM)算法的自适应真实感地形生成算法。将基本ROAM算法生成的地形作为基网格,提出了一种新的评价参数,通过比较给定阈值与参数来判断是否进行局部细分。对满足细分条件的顶点进一步提取地形的尖锐特征,采用Loop算法细分局部曲面。在实时漫游过程中利用旋转映射技术生成一个视频流实时输出到注入式仿真平台并显示在数字视频接口(DVI)显示器上。实验结果表明:该算法在实时漫游仿真时,平均帧频达到45.130 3frame/s,峰值帧频接近50frame/s,高于原始算法的36frame/s。得到的仿真地形场景能够在注入式仿真平台上流畅输出到DVI显示器,平均帧频为45frame/s左右,满足注入式仿真系统实时性的要求。

基于业务流量预测的AOS自适应帧生成算法

随着研究的深入,复杂空间系统业务数据流的自相似性逐渐被认识,传统的等时帧生成算法及高效率生成算法越来越难以适应空间系统业务流量的高突发性和高复杂性;基于此,提出了一种基于小波神经网络业务流量预测的自适应帧生成算法,在满足一定延时约束条件下,根据业务流量预测结果,自适应调整成帧时刻;帧复用效率相比等时帧生成算法有显著优势,同时还避免了高效率帧生成算法中存在的帧延时过长的问题。

基于Preston-PSO算法的多方向机器人磨抛轨迹生成方法

针对机器人磨抛加工过程中的纹理现象,提出一种基于Preston公式和粒子群优化算法的多方向性机器人磨抛加工轨迹生成方法,获得能自适应曲面模型的光顺无拐角、覆盖均匀且具有多方向性的磨抛加工轨迹。仿真与实验证明,与方向平行轨迹的加工效果相比,此算法生成的轨迹能有效抑制表面条形加工纹理的产生,减小加工表面粗糙度,提高表面质量,获得良好的镜面加工效果。

梯度引导电学成像自适应网格生成方法

电学层析成像是一种观测场域内电导率分布的无损检测技术。有限元法是求解电学层析成像问题的常用方法。其作为线性化的近似方法,剖分单元的大小会影响有限元法求解的精度。更密的尺寸可以提高重建图像的空间分辨率,但会增加计算成本,同时未知量个数的增加会加剧逆问题的欠定性。针对上述问题,提出一种基于图像梯度的自适应网格生成方法。根据初始重建图像的梯度,自适应地提高内含物区域的网格密度,降低其他区域的网格密度,并对场域边界进行精确拟合来优化被测场域的网格剖分。通过仿真与实验研究对比分析了所提方法与常用网格剖分方法。结果表明,所提方法的重建结果图像误差平均降低15%,相关系数平均提高7%,因此所提方法在不显著增加或减少网格数的情况下,可以有效提高内含物的重建精度和图像重建质量。