目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题，最近随着人工智能技术的飞速发展，运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注.本文对主流目标跟踪算法进行了综述，首先，介绍了目标跟踪中常见的问题，并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类：早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来，对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后，使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试，并对结果进行分析，得出了以下结论：1）相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法，相关滤波类算法跟踪速度更快，深度学习类方法精度高.2）具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好.3）使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础.4）尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.

区块链是比特币底层的核心技术，展示了在自组织模式下实现大规模协作的巨大潜力，为解决分布式网络中的一致性问题提供了全新的方法.随着比特币的广泛流通和去中心化区块链平台的蓬勃发展，区块链应用也逐渐延伸至金融、物联网等领域，全球掀起了区块链的研究热潮.然而，区块链为无信任的网络环境提供安全保障的同时，也面临安全和隐私方面的严峻挑战.本文定义了区块链系统设计追求的安全目标，从机制漏洞、攻击手段和安全措施三方面对区块链各层级的安全问题进行全面分析，提出了区块链的平行安全概念框架，并总结未来区块链安全问题的研究重点.本文致力于为区块链研究提供有益的安全技术理论支撑与借鉴.

智能合约是一种无需中介、自我验证、自动执行合约条款的计算机交易协议，近年来随着区块链技术的日益普及而备受关注.区块链上的智能合约具有去中心化、去信任、可编程、不可篡改等特性，可灵活嵌入各种数据和资产，帮助实现安全高效的信息交换、价值转移和资产管理，最终有望深入变革传统商业模式和社会生产关系，为构建可编程资产、系统和社会奠定基础.本文致力于以区块链智能合约为研究对象，对已有的研究成果进行全面梳理和系统概述，提出了智能合约的基础架构模型并以此为研究框架阐述了智能合约的运行机制与基础架构，总结了智能合约的研究挑战与进展，介绍了智能合约的技术优势与典型应用领域，讨论了智能合约的发展趋势，以期为智能合约的后续研究提供参考.

行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题，可以被视为图像检索的一个子问题，其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征，不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展，大量基于深度学习的行人重识别方法被提出.本文先简单介绍了该问题的定义及传统方法的局限，并列举了一些适用于深度学习方法的行人重识别数据集.此外我们详细地总结了一些比较典型的基于深度学习的行人重识别方法，并比较了部分算法在Market1501数据集上的性能表现.最后我们对该问题未来的研究方向做了一个展望.

随着人工智能、互联网技术、通信技术、计算机技术的快速发展，以电动化、智能化及网联化为基础的智能汽车成为汽车行业发展的一大趋势.按照汽车智能化、自动化的发展进程，美国汽车工程师协会将智能汽车的发展分为手动驾驶、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化6个级别，虽然不同层次、不同功能的汽车智能化技术正迅猛发展，但是真正意义上的全工况自动驾驶在短期内很难实现.因此，在未来很长一段时期内，智能汽车必然面对人机协同控制的局面，本文详细介绍了智能汽车人机协同控制中驾驶员建模及人机驾驶权动态优化控制的国内外研究现状，同时简要介绍了智能汽车测试与评价的国内外研究现状，提炼了共性问题，并对人机协同控制的发展趋势给出了一些观点.

随着物联网、大数据、人工智能（Artificial intelligence，AI）等技术的发展，针对促进新一代信息技术与制造业深度融合、实现制造物理世界与信息世界交互与共融的需要，数字孪生和平行系统技术成为智能制造和复杂系统管理与控制领域研究的热点.本文对数字孪生和平行系统技术的基本概念、技术内涵、相关应用等进行了研究与总结，对比了两者之间的异同，并分析了两者的发展趋势，预期能够给复杂系统管理与控制领域的研究人员提供一定的参考和借鉴.

传统的图像处理算法不能很好地对桥梁裂缝进行检测，而经典的深度学习模型直接用于桥梁裂缝的检测，效果不甚理想.针对这些问题，本文提出了一种基于深度学习的桥梁裂缝检测算法.首先，利用滑动窗口算法将桥梁裂缝图像切分为较小的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像，并根据对面元图像的分析，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的DBCC（Deep bridge crack classify）分类模型，用于桥梁背景面元和桥梁裂缝面元的识别.然后，基于DBCC分类模型结合改进的窗口滑动算法对桥梁裂缝进行检测.最后，采用图像金字塔和感兴趣区域（Region of interest，ROI）结合的搜索策略对算法进行加速.实验结果表明：与传统算法相比，本文算法具有更好的识别效果和更强的泛化能力.

信息物理融合系统（Cyber-physical system，CPS）是计算单元与物理对象在网络空间中高度集成交互形成的智能系统.信息系统与物理系统的融合在提升系统性能的同时，信息系统的信息安全威胁（Security）与物理系统的工程安全问题（Safety）相互影响，产生了新的综合安全问题，引入严重的安全隐患.本文介绍了CPS的概念与安全现状，给出了CPS综合安全的定义；在对现有安全事件进行分析的基础上，提出了CPS的综合安全威胁模型；从时间关联性和空间关联性的角度，对现有CPS攻击和防御方法进行了分类和总结，并探讨CPS综合安全的研究方向.

医疗数据共享、防篡改、防泄漏一直是困扰医疗行业的难题.一位患者在转诊时，往往无法提供以往的就诊信息，原因在于国内各医院医疗信息大多数情况下无法共享，而仅能通过病历、检验单等极易丢失的纸质信息来实现一部分医疗信息的共享.同时，患者的医疗信息极易造成泄露，在出现医疗纠纷时所提供的医疗信息也无法保证真实性与公正性.本文设计了一个基于实用拜占庭容错算法（Practical Byzantine fault tolerance，PBFT）的联盟式医疗区块链系统，该系统是一个多节点共同维护与共享的，并且能够防止医疗数据被篡改、泄露的医疗系统，可用来解决这些医疗难题.与现有医疗区块链系统相比，本系统具有一定的优越性与较好的适用性.

随着电力信息通信技术的发展与应用，电力流与信息流深度融合，共同实现对系统的全景状态感知与控制决策，电力系统转变成典型的信息物理系统（Cyber physical system，CPS）.开放的通信环境与复杂的信息物理耦合交互过程，使得信息安全风险成为影响电力系统安全稳定运行的重要因素.其中，虚假数据注入攻击（False data injection attack，FDIA）通过破坏网络数据完整性以干扰控制决策，是一种典型的网络攻击方式.本文针对面向电力CPS的虚假数据注入的攻击过程和防御手段进行了分析与总结.从攻击者视角分析了FDIA的攻击目标、策略及后果；从防御者视角总结了保护与检测环节中的各类方法；最后基于联合仿真技术，提出了针对虚假数据攻防过程建模和评估的电力CPS联合攻防平台.

类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题，主要研究在图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的物体.在基于小规模数据集的类别级物体识别与检测应用中，模型过拟合、类不平衡和跨领域时特征分布变化等关键问题与挑战交织在一起.本文介绍了迁移学习理论的研究现状，对迁移学习理论解决基于小规模数据集的物体识别与检测中遇到的主要问题的研究思路和前沿技术进行了着重论述和分析.最后对该领域的研究重点和技术发展趋势进行了探讨.

信息物理系统（Cyber-physical system，CPS）将计算、通信与控制技术紧密结合，实现了计算资源与物理资源的结合与协调.CPS是当前自动化领域的前沿研究方向，已经引起了学术界和工业界的广泛关注.本文对CPS进行了简要介绍，根据技术的应用特点对CPS的现有研究成果进行了分类，综述了各个研究方向的意义和研究进展，给出了CPS的两个典型实际案例，探讨了CPS研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响，KAZE算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题，该文提出了一种基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的KAZE算法提取图像的特征点，采用二进制特征描述子FREAK（Fast retina keypoint）进行特征点描述，然后使用Grid-KNN算法进行特征点粗匹配，利用随机一致性算法对匹配的特征点进一步提纯并计算几何变换模型，最后采用加权平均算法对图像进行融合.实验结果表明，该文所提算法使图像在光照变化、旋转变化及尺度变化下具有较好的性能，且处理速度较KAZE算法与K近邻特征匹配算法有较大提升，是一种稳定、精确度高、拼接效果良好的无人机航拍图像拼接方法.

风能是目前世界上装机量较大的可再生能源之一，风力发电预测的精度直接影响电网的调度与安全运营.由于电网的调度策略存在多个时间点，并与涉及的地域范围有关，本文从多种时间和空间尺度的角度，综述风力发电预测方法.风力发电预测一般针对特定的空间范围和时间尺度，并在有限信息资源的条件下完成，故本文从上述三个方面综述已有研究成果.本文首先根据风力发电空间范围，从单台风力发电机、单一风电场以及风电场群三个空间尺度对研究成果进行梳理.其次在每个空间尺度上，根据风电预测是否使用气象信息将研究成果分类，并根据预测时间尺度将研究成果再次分类.最后在每个时间尺度上，根据风电预测存在的挑战，将已有的研究成果归类.通过上述梳理，本文希望可以帮助研究人员找到适合不同风电预测任务场景的方法.

视频跟踪是计算机视觉的重要组成部分，可在智能交通、医疗诊断等实际应用中发挥重要作用.近年来，相关滤波器凭借精度高、速度快的优势，逐步发展为视频跟踪方法的主要研究方向之一，可以很好地处理多种视频跟踪难题.随着基于相关滤波器的视频跟踪系列方法被相继提出，算法设计趋于完善，跟踪效果也趋于精准.本文从不同角度总结了多种具有代表性的相关滤波跟踪方法，分析了各种方法的发展进程，并预测了未来可能的发展方向.