简介:多目标跟踪问题是计算机视觉领域的关键研究问题之一。现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,本文提出一种基于结构化学习策略的目标身份感知网络流量技术,可在目标检测和数据关联并行化框架下有效地实现多目标跟踪。文中首先通过结构化学习为每个对象训练一个模型,并将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,然后提出一种目标身份感知网络流量(TINF)技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断出视频片断中所有目标的最佳位置。最后,利用多种高难度数据集进行仿真实验,结果表明本文方法的性能优于其他最新算法。
简介:随着半导体工业绿色封装的不断兴起,无铅化(Pb—free)也越来越成为业界的共识。为了彻底贯彻于2006年7月1日正式生效的欧盟RoHS指令,全球的电子OEM生产商,特别是那些目标客户是欧美和日本的生产商,必须具备完全的绿色产品生产能力。在国内集成电路生产领域,有的生产商尝试利用纯锡(Sn)来代替锡铅(SnPb)合金;还有一部分采用镍钯金(NiPdAu)以及希望利用锡铋合金(SnBi)或锡铜合金(SnCu)来替锡铅(SnPb)合金。文章主要介绍在封装过程中的绿色材料替换方法以及由此带来的挑战和风险。重点阐述了基于镍钯金(NiPdAu)PPF框架(Pre.platedleadframes)在半导体工业应用中的优势和特点。
简介:网络信息体系是我国国防领域中的新概念,其需求具有抽象层次高、覆盖业务领域广和迭代演化周期长等特点,因此给需求工程带来了新挑战。借鉴模型驱动的系统工程思想方法,提出了一种网络信息体系需求分析建模框架,以网络信息体系需求本体为基础进行需求获取、描述和建模,采用多视图分析方法对体系和系统层面需求进行建模与验证。该框架采用了面向对象的建模方式,既有利于软件工程制品开发与管理,又兼容了军事领域中较流行的美国国防部体系结构框架(DoDAF)。最后,通过案例初步检验了理论方法的有效性。