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JOURNAL OF L A T E X CLASS FILES, VOL. 14, NO. 8, JANUARY 2019 1 Pedestrian Attribute Recognition: A Survey Xiao Wang, Shaofei Zheng, Rui Yang, Bin Luo, Jin Tang Abstract—Recognizing pedestrian attributes is an important task in computer vision community due to it plays an important role in video surveillance. Many algorithms has been proposed to handle this task. The goal of this paper is to review existing works using traditional methods or based on deep learning networks. Firstly, we introduce the background of pedestrian attributes recognition (PAR, for short), including the fundamental concepts of pedestrian attributes and corresponding challenges. Secondly, we introduce existing benchmarks, including popular datasets and evaluation criterion. Thirdly, we analyse the concept of multi-task learning and multi-label learning, and also explain the relations between these two learning algorithms and pedestrian attribute recognition. We also review some popular network architectures which have widely applied in the deep learning community. Fourthly, we analyse popular solutions for this task, such as attributes group, part-based, etc. Fifthly, we shown some applications which takes pedestrian attributes into consideration and achieve better performance. Finally, we summarized this paper and give several possible research directions for pedestrian attributes recognition. The project page of this paper can be found from the following website: https://sites.google.com/view/ahu-pedestrianattributes/. Index Terms—Pedestrian Attributes Recognition, Multi-label Learning, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, Graph Convolutional Network, Visual Attention ✦ 1 I NTRODUCTION P EDESTRIAN attributes, are humanly searchable semantic de- scriptions and can be used as soft-biometrics in visual surveil- lance, with applications in person re-identification, face verifica- tion, and human identification. Pedestrian attributes recognition (PAR) aims at mining the attributes of target people when given person image, as shown in Figure 1. Different from low-level features, such as HOG, LBP or deep features, attributes can be seen as high-level semantic information which is more robust to viewpoint changes and viewing condition diversity. Hence, many tasks in computer vision integrate the attribute information into their algorithms to achieve better performance, such as person re- ID, person detection. Although many works has been proposed on this topic, however, pedestrian attributes recognition is still an unsolved problem due to challenging factors, such as view point change, low illumination, low resolution and so on. Figure 1. Pedestrian attributes recognition is a key element in video surveillance. Given a person image, pedestrian attributes recognition aims at predict a group of attributes to describe the characteristic of this person from a pre-defined attribute list, for example, the attributes of man in red bounding box are: short hair, with paper bag, black trousers, etc. * The authors are all from School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China. Email: {wangxiaocvpr, shaofeizheng, yan- gruiahu}@foxmail.com, {luobin, tj}@ahu.edu.cn. Traditional pedestrian attributes recognition methods usually focus on developing robust feature representation from the per- spectives of hand-crafted features, powerful classifiers or attributes relations. Some milestones including HOG [1], SIFT [2], SVM [3] or CRF model [4]. However, the reports on large-scale benchmark evaluations suggest that the performance of these traditional algo- rithms is far from the requirement of realistic applications. Over the past several years, deep learning have achieved an impressive performance due to their success on automatic feature extraction using multi-layer nonlinear transformation, especially in computer vision, speech recognition and natural language processing. Several deep learning based attribute recognition al- gorithms has been proposed based on these breakthroughs, such as [5][6][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18] [19][20][21][22][23][24][25][26], [27][28][29][30][31] [32][33]. Although so many papers have been proposed, until now, there exists no work to make a detailed survey, comprehensive evalua- tion and insightful analysis on these attribute recognition algo- rithms. In this paper, we summarize existing works on pedestrian attributes recognition, including traditional methods and popular deep learning based algorithms, to better understand this direc- tion and help other researchers to quickly capture main pipeline and latest research frontier. Specifically speaking, we attempt to address the following several important issues: (1) What is the connection and difference between traditional and deep-learning- based pedestrian attributes recognition algorithms? We analyse traditional and deep learning based algorithms from different classification rules, such as part-based, group-based or end-to-end learning; (2) How the pedestrian attributes help other related com- puter vision tasks? We also review some person attributes guided computer vision tasks, such as person re-identification, object detection, person tracking, to fully demonstrate the effectiveness and widely application in many other related tasks; (3) How to better leverage deep networks for pedestrian attributes recognition and what is the future direction of the development on attribute recognition? By evaluating existing person attributes recognition arXiv:1901.07474v1 [cs.CV] 22 Jan 2019
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2º GRADO INGENIERÍA DE LA ENERGÍA. Física Aplicada a la Ingeniería de la Energía 2018-19
Universidad Rey Juan Carlos
TEMA 5. PRINCIPIOS Y CONCEPTOS TERMODINÁMICOS
PRINCIPIOS DE TERMODINÁMICA
Problema nº 1
En las siguientes figuras se representan seis máquinas térmicas cíclicas, que operan entre un
foco caliente (800 K) y otro frío (400 K). Dichas máquinas intercambian calor entre ambos
focos y realizan trabajo a través de un ciclo termodinámico. Averigüe qué máquina/s es viable,
debido a que no viola ninguno de los principios termodinámicos.
Problema nº 2
Suponga un sistema formado por un tanque que contiene un gas, cerrado por un pistón móvil
como el que indica la figura.
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Universidad Rey Juan Carlos
Siendo la temperatura inicial del gas 30 ºC, se coloca el tanque en agua hirviendo con el pistón
fijado por un tornillo. En estas condiciones se le trasmite al gas 5 Kcal, y alcanza el equilibrio a
100 ºC (y presión mayor). Posteriormente, el pistón se libera aflojando el tornillo y el gas
realiza un trabajo de 120 J para trasladar el pistón a su nueva posición de equilibrio, siendo la
temperatura final del gas 100 ºC.
Calcular la variación de energía interna, el calor intercambiado y el trabajo ejercido por o sobre
el sistema en cada una de las dos etapas del proceso: calentamiento y expansión.
Problema nº 3
Una central térmica de carbón transforma un tercio de la energía química contenida en el
carbón que emplea en energía eléctrica, operando con una potencia eléctrica de 1 GW. La
energía restante se disipa en el medio ambiente en forma de calor, de modo que el 15 % se
pierde con los gases de combustión y el resto se transmite al sistema de refrigeración de la
central, el cual toma agua de un río que tiene un caudal aguas arriba de 100 m3/s y una
temperatura de 20 ºC.
a) Calcule el caudal de agua de refrigeración que ha de retirarse del río, si el aumento de
temperatura que experimenta en la central es de 10 ºC.
b) Calcule la temperatura del agua del río después de recibir de nuevo el agua de
refrigeración utilizada en la central.
PROPIEDADES DEL AGUA
Problema nº 4
Determinar el estado del agua como líquido subenfriado, líquido saturado, vapor saturado
seco, vapor húmedo o vapor recalentado en las siguientes condiciones:
a) T = 24 ºC; h = 1500 kJ/kg
b) P = 500 kPa; v = 0,42 m3 /kg
c) P = 2 bar; v = 0,756 m3 /kg
d) T = 170 ºC; s = 1,821 kJ / kg K
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Universidad Rey Juan Carlos
e) P = 3 MPa; T = 180 ºC
f) T = 140 ºC; u = 2800,5 kJ/kg
Problema nº 5
Calcular la energía interna del agua en los siguientes estados:
a) T = 50 ºC; x = 0,7
b) P = 7 bar; s = 1,9922 kJ / kg K
c) T = 40 ºC; P = 5000 kPa
d) T = 200 ºC; P = 1250 kPa
e) P = 6000 kPa; h = 2784,3 kJ / kg
f) P = 11500 kPa; v = 0,015 m3 /kg
Problema nº 6
Por una tubería circula agua a una presión de 25 bar y 135 ºC. En cierto punto del recorrido la
tubería se ensancha de manera que la presión se reduce a 1 bar. Calcular las propiedades
termodinámicas del agua en ambas tuberías, considerando que éstas se encuentran
perfectamente aisladas del exterior y que la expansión ocurre de manera isoentrópica.
Problema nº 7
Vapor de agua a 60 bar y 360 ºC se expande en una turbina hasta 10 bar de forma
isoentrópica, obteniéndose un vapor húmedo. Este vapor húmedo se dirige a un separador
donde se obtienen dos corrientes diferentes: agua líquida y agua vapor. El líquido se expande
isoentálpicamente a través de una válvula hasta una presión de 1 bar, mientras que el vapor se
vuelva a calentar hasta 200 º C y se expande isoentrópicamente en una segunda turbina hasta
la misma presión (1 bar). Finalmente, ambas corrientes de agua (procedentes de la turbina y
válvula) se unen en un cambiador de calor donde se condensa totalmente el agua,
obteniéndose un líquido saturado.
a) Representar el diagrama de bloques del proceso.
b) Calcular las propiedades termodinámicas de cada una de las corrientes generadas en el
ciclo.
c) Calcular la cantidad de calor a eliminar en el cambiador de calor para condensar el agua.
d) Representar en un diagrama T-s las transformaciones del proceso.
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PROPIEDADES DEL AIRE
Problema nº 8
Aire a 250 K y 1 atmósfera de presión se comprime de forma adiabática y reversible hasta
alcanzar una presión de 12 atmósferas. Seguidamente se introduce en un cambiador de calor
donde se enfría hasta alcanzar 310 K.
a) Calcule la entalpía del aire en cada uno de los tres estados.
b) Calcule la cantidad de calor extraída en el cambiador de calor.
c) Represente en un diagrama T-s las transformaciones que experimental el aire.
EXERGÍA
Problema nº 9
Dos kilogramos de agua se encuentran como vapor saturado seco a 120 ºC circulando a una
velocidad de 30 m/s y a una altura de 6 m respecto del nivel de referencia. El sistema
anteriormente definido evoluciona de forma espontánea hasta un estado final en el que el agua
se encuentra como líquido saturado a 10 ºC, con una velocidad de 25 m/s y a una altura de 3
m. Calcular la exergía de este sistema en los estados inicial y final. Considérese que las
condiciones ambientales son 25 ºC y 1 atm.
Problema nº 10
Una turbina trabaja con vapor de agua que, en las condiciones de entrada, tiene una presión de
30 bar, una temperatura de 400 ºC y una velocidad de 160 m/s. A la salida el vapor se
encuentra saturado a 100 ºC y su velocidad es de 100 m/s. La transferencia de calor entre la
turbina y el entorno ocurre a una temperatura media de 500 K. Realícese un análisis exergético
del funcionamiento de la turbina, si el trabajo producido es de 540 kJ/kg de vapor.
Condiciones ambientales: 25 ºC y 1 atm.
