深度学习的目标跟踪算法综述

目标跟踪是利用一个视频或图像序列的上下文信息,对目标的外观和运动信息进行建模,从而对目标运动状态进行预测并标定目标位置的一种技术,是计算机视觉的一个重要基础问题,具有重要的理论研究意义和应用价值,在智能视频监控系统、智能人机交互、智能交通和视觉导航系统等方面具有广泛应用。大数据时代的到来及深度学习方法的出现,为目标跟踪的研究提供了新的契机。本文首先阐述了目标跟踪的基本研究框架,从观测模型的角度对现有目标跟踪的历史进行回顾,指出深度学习为获得更为鲁棒的观测模型提供了可能;进而从深度判别模型、深度生成式模型等方面介绍了适用于目标跟踪的深度学习方法;从网络结构、功能划分和网络训练等几个角度对目前的深度目标跟踪方法进行分类并深入地阐述和分析了当前的深度目标跟踪方法;然后,补充介绍了其他一些深度目标跟踪方法,包括基于分类与回归融合的深度目标跟踪方法、基于强化学习的深度目标跟踪方法、基于集成学习的深度目标跟踪方法和基于元学习的深度目标跟踪方法等;之后,介绍了目前主要的适用于深度目标跟踪的数据库及其评测方法;接下来从移动端跟踪系统,基于检测与跟踪的系统等方面深入分析与总结了目标跟踪中的最新具体应用情况,最后对深度学习方法在目标跟踪中存在的训练数据不足、实时跟踪和长程跟踪等问题进行分析,并对未来的发展方向进行了展望。国家自然科学基金项目(U1605252,61872307,61773397)~

适用于恶劣环境的MEMS压阻式压力传感器

为了消除潮湿、酸碱、静电颗粒等恶劣环境对压力传感器压敏电阻的影响,提出了一种新型结构的压阻式压力传感器。该传感器将压敏电阻置于应力薄膜的下表面并通过阳极键合技术密封在真空压力腔中,从而减少了外界环境对压敏电阻的影响。介绍了此种压力传感器的工作原理,使用ANSYS软件并结合有限元方法模拟了压敏薄膜在压力作用下的应力分布情况。最后,利用微机电系统(MEMS)技术成功制作出了尺寸为1.5mm×1.5mm×500μm的压阻式压力传感器。用压力检测平台对该压力传感器进行了测试,结果表明,在25～125℃,其线性度小于2.73%,灵敏度约为20mV/V-MPa,满足现代工业使用要求

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel