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1. 基于并行跟踪检测框架与深度学习的目标跟踪算法

闫若怡, 熊丹, 于清华, 肖军浩, 卢惠民

计算机应用 2019, 39 (2): 343-347. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018061211

摘要（522）

PDF （973KB）（429）

在空地协同背景下，地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化，传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题，提出基于并行跟踪和检测（PTAD）框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先，将基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子；其次，检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度；最后，根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新，并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析，结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法，而且实时性提高了13%，验证了此算法的有效性。

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2. 基于动态奖惩的分支策略的SAT完备算法

刘燕丽, 徐振兴, 熊丹

计算机应用 2017, 37 (12): 3487-3492. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3487

摘要（431）

PDF （911KB）（525）

针对学习子句数量有限或相似度高导致历史信息有限、搜索树不平衡的问题，提出了基于动态奖惩的分支策略。首先，对每次单子句传播的变元进行惩罚，依据变元是否产生冲突和产生冲突的间隔，确立不同的惩罚函数；其次，在学习阶段，利用学习子句确定对构造冲突有益的变元，非线性增加它们的活跃度；最后，选择活跃度最大的变元作为新分支变元。在glucose3.0算法基础上，完成了改进的动态奖惩算法——AP7。实验结果表明，相比glucose3.0算法，AP7算法的剪枝率提高了14.2%~29.3%，少数算例剪枝率的提高可达51%，且改进后的AP7算法相比glucose3.0算法，运行时间缩短了7%以上。所提分支策略可以有效降低搜索树规模，使搜索树更加平衡，减少计算时间。

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