摘要：针对联合检测与跟踪范式中存在的检测特征和Re-ID特征相互竞争的问题以及在复杂场景下难以保持被遮挡目标视觉一致性关系的问题,提出一个端到端的超图神经网络关联的多目标跟踪方法 (HGTracker).首先,HGTracker设计一个增强的空间金字塔池化网络(ESPPNet)模块用来提高目标检测骨干网络的检测能力,该模块通过聚合不同维度的特征来适应跟踪过程的不同任务,有效地缓解一阶段跟踪方法中检测任务与Re-ID任务相互竞争的问题.其次,提出一个基于长短期超图神经网络的数据关联模块,通过设计长期超图神经网络和短期超图神经网络来分别关联未被遮挡和被遮挡的检测视觉特征,将数据关联问题转化为轨迹超图与检测超图之间的超图匹配问题,跟踪器将轨迹片段信息与当前检测帧信息之间的关系建模为超图神经网络,在严重遮挡的情况下保持了视觉轨迹的一致性.通过一系列的对比实验,所提出的HGTracker跟踪方法相比于FairMOT跟踪方法,在MOT17数据集上HOTA值由59.3%提高至61.4%, IDF1值由73.7%提高至79.3%, MOTA值由72.3%提高至76.9%;在MOT20数据集上, HOTA值由54.6%提高至57.9%, IDF1值由61.8%提高至73.1%, MOTA值由67.3%提高至75.1%.

摘要：针对公共场所口罩佩戴检测所面临的实时性、多目标多姿态以及面部遮挡等挑战,设计一种基于YOLOv4的口罩佩戴检测方法。该方法一方面通过引入空洞卷积和非对称卷积等思想,结合RFB设计特征加强模块RFB-s,并替换YOLOv4中的空间金字塔结构,扩大了模型感受野,同时降低了网络参数量。另一方面,增加了注意力模块,提升了模型信息处理能力。通过在自建的口罩佩戴检测数据集和开源数据集上的实验,对比不同网络结构和不同算法情况下的mAP值和运行速度,验证了该算法在口罩佩戴检测性能上的提升。

摘要：网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入到恐怖暴力类敏感视频识别中,并取得了令人瞩目的效果.由于该类视频中存在着很多冗余信息及部分非恐怖暴力帧的干扰,不可避免地影响了敏感视频的识别效果.因此提出了一种基于判别性特征投影的多示例学习算法,提出了一种基于自表示字典学习的示例选择框架,将示例作为字典,学习示例之间的最优表达关系,找到具有代表性的示例,并向代表示例进行投影构造了更具判别性的示例包特征.通过在恐怖暴力视频库以及VSD2014数据集上与现有多示例检测算法在准确率、召回率以及F1指标的对比,验证了该算法在恐怖暴力视频识别中的有效性.

摘要：为了提升互联网多媒体内容安全检测能力,有效过滤不良信息,提出了一种基于三维注意力增强的视频暴力内容检测算法。该算法以3D-DenseNet为骨干网络,首先利用P3D提取低层次的时空特征信息;其次引入SimAM注意力模块计算通道-空间注意力,增强帧画面重点区域信息;然后设计了时域注意力加强的过渡层突出重点时序信息,如此形成通道-空间-时间三维注意力,提升暴力场景检测性能。实验结果显示,算法在内容单一的小规模暴力行为检测数据集Hockey和Movies上准确率分别达到了98.75%和100%,在内容多样的大规模数据集RWF-2000上达到了89.25%,综合性能优于同类算法,验证了算法的有效性;在长视频的暴力内容定位实验中,算法在VSD2014数据集上相较同类算法也取得了更好的检测效果,证明了算法在暴力内容检测方面的泛化能力。

摘要：目的 针对模糊行人特征造成身份切换的问题和复杂场景下目标之间遮挡造成跟踪精度降低的问题,提出AIoU-Tracker多目标跟踪算法。方法 首先根据骨干网络检测头设计了一个特殊的AIoU(adaptive intersection over union)回归损失函数,从重叠面积、中心点距离和纵横比3个方面去衡量,缓解了由于模糊行人特征判别性不足造成的身份切换现象;其次提出了一种简单有效的层级(hierarchical)关联策略,在高分检测框和低分检测框分别关联之后,充分利用关联失败检测框周围的嵌入信息再次进行关联,提高了在遮挡条件下多目标跟踪的关联精度。结果 通过一系列的对比实验,提出的AIoU-Tracker跟踪方法相比于FairMOT跟踪方法在MOT16数据集上,HOTA(higher order tracking accuracy)值由58.3%提高至59.8%,IDF1(ID F1 score)值由72.6%提高至73.1%,MOTA(multi-object tracking accuracy)值由69.3%提高至74.4%;在MOT17数据集上,HOTA值由59.3%提高至59.9%,IDF1值由72.3%提高至72.9%。结论 本文提出的特征平衡性跟踪方法,使边界框大小特征、热图特征和中心点偏移量特征在训练测试中达到了更好的平衡,使多目标跟踪结果更加准确。

摘要：为解决大多数最新的目标跟踪器都面临着判别特征表示缺乏多样性、目标定位过于模糊以及正样本的数量要求问题,提出一种基于多视图的顶层特征的区域建议网络的跟踪预测学习算法。融合多种视图的特征表示方式,利用丰富多样的语义信息,有效解决判别特征过于单一的问题。在扩展的边界框上构建多个支持向量机模型并加入区域建议网络模块,精确优化边界框,预测最优的目标位置,缓解目标定位过于模糊和正样本的数量有限的问题。通过大量视频基准序列对方法的综合评价,其结果表明,提出方法融合了轻量化的深度学习模型和多视图专家组的优点,使跟踪性能有了显著提升。

摘要：结合笔者在指导电气工程及其自动化专业学生毕业设计过程中的经验和体会,针对毕业设计目前面临的主要问题,从科研与实习两个方面出发探讨保证毕业设计质量的解决办法。

摘要：在基于J2EE的Web开发中，经常需要对用户请求进行预处理，传统的方法很难实现软件复用，因此需要一种新型、高效的技术来解决这个问题，本文结合截取过滤器模式的特点，提出了使用截取过滤嚣模式采解决用户请求预处理的问题，并用一个例子来说明如何在开发中运用截取过滤器模式提高软件的可读性、可维护性。

摘要：本文针对"数字图像处理"课程和学生特点,介绍了教学过程中实施的一些改革措施,包括采用现代化教学手段,"设问-思考-引导-尝试-总结"的教学模式和学生分组的学习方式,加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等方面。并对教学过程中发现的相关问题进行探讨。