针对霾环境中图像降质导致的传统深度估计模型退化问题，提出了一种融合双注意力机制的基于条件生成对抗网络（CGAN）的单幅霾图像深度估计模型。首先，对于模型的生成器的网络结构，提出了融合双注意力机制的DenseUnet结构，其中DenseUnet将密集块作为U-net编码和解码过程中的基本模块，并利用密集连接和跳跃连接在加强信息流动的同时，提取直接传输率图的底层结构特征和高级深度信息。然后，通过双注意力模块自适应地调整空间特征和通道特征的全局依赖关系，同时将最小绝对值损失、感知损失、梯度损失和对抗损失融合为新的结构保持损失函数。最后，将霾图像的直接传输率图作为CGAN的条件，通过生成器和鉴别器的对抗学习估计出霾图像的深度图。在室内数据集NYU Depth v2和室外数据集DIODE上进行训练和测试。实验结果表明，该模型具有更精细的几何结构和更丰富的局部细节。在NYU Depth v2上，与全卷积残差网络相比，对数平均误差（LME）和均方根误差（RMSE）分别降低了7%和10%；在DIODE上，与深度有序回归网络相比，精确度（阈值小于1.25）提高了7.6%。可见，所提模型提高了在霾干扰下深度估计的准确性和泛化能力。
热轧工序作为钢铁生产的核心环节，具有严格的生产连续性和复杂的产品工艺要求，而紧急订单的随机到达和紧急交货期要求会对生产连续性和质量稳定性产生不利影响。针对这类紧急订单插入的动态事件，提出一种热轧重调度优化方法。首先，分析了订单扰动因素对调度方案的影响，并以最小化订单拖期惩罚和板坯跳跃惩罚加权和为优化目标，建立了热轧重调度问题的数学模型。然后，设计了热轧重调度分布估计算法（EDA）。该算法针对紧急订单的插入式处理方式，提出一种基于插入位置的整数编码方案；结合模型特征设计了概率模型；并综合考虑目标与约束，定义了基于惩罚值的适应度函数。通过实际生产数据进行仿真实验，验证了模型和算法的可行性和有效性。
针对如何利用商品的多模态信息提高序列推荐算法准确性的问题，提出一种基于对比学习技术的多模态序列推荐算法。该算法首先通过改变商品颜色和截取商品图片中心区域等手段进行数据增强，并把增强后的数据与原数据进行对比学习，以提取到商品的颜色和形状等视觉模态信息；其次对商品的文本模态信息进行低维空间嵌入，从而得到商品多模态信息的完整表达；最后根据商品的时序性，采用循环神经网络（RNN）建模多模态信息的序列交互特征，得到用户的偏好表达，从而进行商品推荐。在两个公开的数据集上进行实验测试的结果表明，与现有的序列推荐算法LESSR相比，所提算法排序性能有所提升，且该算法在特征维度值到达50后，推荐性能基本保持不变。
针对传统的卷积神经网络（CNN）不能直接处理点云数据，需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格，导致过程复杂且点云识别精度低的问题，提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先，在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征；其次，引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块；然后，将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征；最后，使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验，实验结果表明，所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果，说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。
在复杂场景下的视频运动目标提取是视频分析技术的首要工作。为了解决前景运动目标提取的精确度不高的问题,提出一种基于视觉背景提取(ViBE)的改进视频运动目标提取算法(ViBE+)。首先,在背景模型初始化阶段采用像素的菱形邻域来简化样本信息;其次,在前景运动目标提取阶段引入自适应分割阈值来适应场景的动态变化;最后,在更新阶段提出背景重建和调整更新因子方法来处理光照变化的情形。实验结果表明,对于复杂视频场景LightSwitch的运动目标提取结果在相似度指标上,改进后的算法与混合高斯模型(GMM)算法、码本模型算法以及原始ViBE算法相比,分别提高了1.3倍、1.9倍以及3.8倍。所提算法能够在有效时间内对复杂场景具有较好的自适应性,且性能明显优于对比算法。
针对变异算子学习方式的单一性,提出一种朴素变异算子,其基本思想是向优秀的个体靠近,同时远离较差个体,其实现方式是设计一种缩放因子调整策略,如果三个随机个体在某维上比较接近,则缩放因子变小,反之变大.在实验过程中通过平均适应度评价次数、成功运行次数和加速比等指标表明,基于朴素变异算子的差分进化算法能有效提高算法的收敛速度和健壮性.
针对无人机(UAV)遥感航拍过程中相机载荷参数自动化控制与飞行航迹实时跟踪的问题,提出一种能自动完成相机载荷控制与航拍控制的设计方案.首先,系统根据实验要求实时获取所在地理位置信息及环境预判信息,再根据相机控制参数表进行参数编码;然后,通过通信口发送自定义协议指令集给硬件控制电路,完成相机载荷参数设置并进行拍摄,同时航迹规划软件实时记录飞行轨迹地理坐标信息.系统设计使硬件控制平台和软件数据处理相结合,实现软硬协同控制.经无人机飞行验证,与单一参数航拍控制模式相比,该系统能根据不同的拍摄环境和拍摄场景进行相机参数的自动化控制与飞行轨迹实施跟踪.
