摘要：目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框,实现完全端到端深度学习语义分割及物体检测的多任务深度学习模型(FCDN),使得检测模型能够在保证精度的同时提高检测速度。方法首先分析了被检测物体数量不可预知是目前主流物体检测算法需要预先划定默认框的原因,由于目前深度学习物体检测算法都是由图像分类模型拓展而来,被检测数量的无法预知导致无法设置检测模型的输出,为了保证召回率,必须要对足够密集和多尺度的默认框进行分类识别;物体检测任务需要物体的类别信息以实现对不同类物体的识别,也需要物体的边界信息以实现对各个物体的区分、定位;语义分割提取了丰富的物体类别信息,可以根据语义分割图识别物体的种类,同时采用语义分割的思想,设计模块提取图像中物体的边界关键点,结合语义分割图和边界关键点分布图,从而完成物体的识别和定位。结果为了验证基于语义分割思想的物体检测方法的可行性,训练模型并在VOC(visual object classes)2007 test数据集上进行测试,与目前主流物体检测算法进行性能对比,结果表明,利用新模型可以同时实现语义分割和物体检测任务,在训练样本相同的条件下训练后,其物体检测精度优于经典的物体检测模型;在算法的运行速度上,相比于FCN,减少了8ms,比较接近于YOLO(you only look once)等快速检测算法。结论本文提出了一种新的物体检测思路,不再以图像分类为检测基础,不需要对预设的密集且多尺度的默认框进行分类识别;实验结果表明充分利用语义分割提取的丰富信息,根据语义分割图和边界关键点完成物体检测的方法是可行的,该方法避免了对图像的重复检测和计算浪费;同时通过减少语义分割预测的像素点数量来提高检测效率,并通过实验验证简化后的语义分割结果仍足够进行物体检测任务。

摘要：针对数字图像受损信息的重构问题,提出一种将经典无监督学习自编码器(Auto-Encoder,AE)用于监督学习的新方法,并对深度模型结构与训练策略进行了研究。通过设计多组监督学习单层AE模型,提出了逐组"递进学习"和"关联编码"的学习策略,构建了一个新的基于监督学习的深度AE模型结构;对于新模型结构,采用多对一(一个输入样本的多种形式对应一个输出)的训练方法代替经典AE中一对一(一个输入样本对应一个输出)的训练方法。将该模型的结构和训练策略用于部分数据受损或遮挡的图像中进行数据重构测试,提高了模型对受损数据特征编码的表达能力和重构能力。实验结果表明,提出的新方法对于受损及遮挡样本的图像具有良好的重构效果和适应性。

摘要：为了优化螺旋桨因负荷过重导致的空泡问题,基于进化计算的思想提出了一种改进螺旋桨参数设计的方法。该方法利用淌水实验数据和专家知识对螺旋桨综合性能进行仿真实验优化,并通过遗传算法得到满足优化目标的螺旋桨参数的帕累托解集,并通过蒙特卡洛树搜索出解集中的最优个体。实验结果表明,提出的方法能够显著提高螺旋桨的空泡起始航速,同时降低最大航速工况下螺旋桨的脉动压力。

摘要：螺旋桨的参数优化是船舶行业一项重要的研究内容,而参数优化的目标是为了提升螺旋桨的综合性能。因此,快速且准确地预报螺旋桨性能对于螺旋桨设计极为重要。文章提出了一种基于神经网络与随机森林相结合的螺旋桨综合性能预报算法,并通过实验验证了该算法在POPP数据集上具有很好的准确率,以及该方法的参数选择、特征提取和性能预测的有效性。