基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

一种基于倾斜影像线特征的三维模型优化方法

针对基于点云构建的建筑物模型通常存在的表面凹凸不平、边缘锯齿等现象，以及建筑物模型中存在的视觉效果不佳的问题，本文提出了一种基于倾斜影像三维线特征约束的三维模型优化方法。该方法以重叠区域为依据对线段进行质量评估与筛选。然后采用选权迭代思想对三维线段进行择优重构，以三角网为单元进行平面拟合与模型表面的纠正与优化，以三维线段为辅助对模型边缘的三角网进行纠正与优化。采用无人机倾斜摄影数据进行实验，将本文方法与Poisson表面重建方法进行了比较，结果表明本文方法有效地消除了平面凸包和边缘锯齿，边缘精度优化至1像素以内，平面精度优化至0.5像素，模型总体精度比Poisson表面重建方法提升了近1倍。此外，对比现有的完全基于点云模型重建算法，本文方法极大地改善了模型的视觉效果，保持了三维模型平面与边缘的特征，模型的边缘和表面精度都得到了提升。     

基于时空模型的快速视频显著区域检测

传统的视频显著区域检测方法运算量大且难以处理包含复杂运动的视频,本文提出一种基于时空模型的快速显著区域检测方法.该方法用一种新的模糊聚类算法对特征点的运动轨迹进行无监督聚类,对不同运动类型进行分类.在复杂运动情况下,该算法通过计算优化的聚类中心的个数以获得运动类型数,再将异常数据剔除后,生成运动显著图.而在空间显著区检测方面,则利用反差模型以及Gabor滤波器获得图像的静态显著图.在此基础上,还提出一种基于运动优先思想的时空混合方法,将运动和空间显著图动态合成视觉显著图.实验证明,该方法能够有效地提取视频显著区域,与传统的方法相比该方法平均耗时更少且更方便.     

基于ARG模型识别局部被遮挡物体

在计算机视觉中，局部被遮挡物体的识别有着重要的意义。本文提出了一种基于ARG（关系属性图）模型识别局部被遮挡物体的新算法。由于关系属性图对图像遮挡、噪音或者二维几何引起的变形都是稳定的，所以用ARG模型能够识别那些由于局部被遮挡或其它原因引起的丢失特征的物体。该算法如下：首先，根据模型和图像特征之间的局部和整体的对应性约束，在图像中选出有限数量的侯选子图。其次，基于在关系向量空间中的误差分析，使用投票方案对丢失的特征进行迭代检测，丢失的特征全部被检测出后即可进行匹配。最后用实例进行了验证，结果表明该算法是有效的。     

基于改进的区域候选网络的行人检测

通过Caltech数据集训练区域候选网络时,发现其在场景复杂情况下存在大量的漏检和误检。经分析:一是区域候选网络使用VGG网络提取待检测图片特征,由于VGG网络层数较少,提取的特征不能够很好地表达行人;二是锚边框的尺度通过手工设计,没有利用到行人的尺度先验信息。针对以上2个问题,提出了一种改进的区域候选网络的行人检测方法,首先通过使用分类能力更强的Res Net提取待检测图片特征,然后利用检测小网络在卷积特征图上滑动,预测多个锚边框区域是否是行人并对锚边框位置和尺度进行修正,其中锚边框尺度通过KMeans算法计算得到。结果表明:本文算法在Caltech数据集上,比传统的VJ和HOG方法漏检率分别低36.23%、27.09%,比基于深度学习的方法 Ped Faster RCNN、MRFC+Semantic和UDN+漏检率分别低6.78%、3.73%、1.53%。研究表明本文改进的区域候选网络能够较好的检测行人。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型

提出一种基于改进极限学习机（Online sequence extreme learning machine， OSELM）的新能源电站数据采集与监控（Supervisory control and data acquisition， SCADA）系统攻击检测模型。首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡，以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点。接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简，消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间。最后在AWID数据集上进行了大量对比实验，结果表明，所提的数据约简方法可有效地降低数据维度，降低了检测时间；与其他基于浅层学习算法的检测分类器相比，本文所提方法在检测准确度和误报率方面也体现出了更优性能。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于LDA的航线潜在价值挖掘模型

在分析了传统的主题模型后提出了一种基于LDA的航线潜在价值挖掘模型。该模型将旅客出行行为的分析划分成两个阶段,出行意图的确定及出行意图下航线的选择,并与旅客价值进行融合来挖掘航线的潜在价值。出行意图采用Gibbs sampling方法从旅客出行记录中获取,航线则在旅客确定出行意图后由出行意图的航线向量获得,旅客价值则结合出行中的舱位信息进行提取。在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文模型在2010年和2011年两个数据集上获得的两组航线潜在价值序列比pLSI模型和senLDA模型获得的两组航线潜在价值序列都拥有更好的有序相关性,且在挖掘排名前5的航线潜在价值时,本文模型在该两个数据集上获得了两组完全一致的航线潜在价值序列,表明其在挖掘高潜在价值航线方面的优势。     

基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法

针对火星着陆光学导航过程中,传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下,序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先,通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频,使用稀疏重建方法,对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建,建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据,通过改进损失函数,联合特征描述符和特征检测器双重作用,获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明,该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面,具有更好的特征提取结果,并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。     

TW-1拖靶缆绳张力与形状参数的计算

本文通过拖靶平衡受力分析,得到拖靶放出后,稳定飞行时平衡攻角的近似计算公式。并通过缆绳微元受力分析,求得缆绳张力与飞行速度、高度及缆绳长度关系的计算公式及给出缆绳形状参数的计算公式。运用本文提供的公式计算出的MK3靶的缆绳张力曲线与实际测量之张力曲线吻合较好。因此,运用本文提供的公式进行了TW-1拖靶缆绳的设计及计算,取得了可信的依据,完全满足工作设计要求。     

空气动力学与航空飞行器

本文简述了当今航空飞行器的发展概貌;回顾并剖析了空气动力学在航空飞行器发展过程中的重要作用;最后,对今后的发展前景作了展望。     

航天领域国外标准化文件的类型与辨析

基于国内标准化文件类型单一及标准应用需求多样化的现状，调研了航天领域的国外相关7个标准化组织/机构发布的标准化文件类型及其定义解释，并采用对比分析和归类研究的方法进行了研究。基于文件的权威性、制定过程的规范性、内容的规范性综合分析，航天领域国外标准化文件概括起来主要包括4个类别：正式标准、不成熟标准、指南/手册、信息文件。此外，结合国内现状，提出了国内标准化文件类型多样性的建议，以期为用户提供多层次、全方位、更丰富的标准化信息，有助于用户对标准的理解及应用实施。     

在线三维几何量测量软件研究

介绍了最近研制成功的依维柯汽车底盘潢梁在三维几何量微电脑测量系统的测量原理和测量软件。该系统采用相对测量原理建立三维测量坐标系，通过系统误差软补偿提高测量系统精度。并根据优化原理提出了三坐标测量中一种新的几何量误差计算方法，该方法通过模拟被测件装配过程，对相关几何量误差进行最优计算，使测量误检率大大降低，保证了在实际测量中最大程度地通过合格件。     

动态燃烧过程参数测量原理与系统

为了满足动态燃烧试验对燃烧过程中燃烧放热量、温度、压力多参数动态测量的要求，研制了一套燃烧动态测试系统。首先从理论上分析了碳氢燃料燃烧时的化学反应过程与物理现象，采用光电传感技术，实现了对动态燃烧过程放热量的非接触式测量；其次运用动态理论详细研究了热电偶的动态特性，完善了用双丝频谱补偿法测量动态温度的方法；最后选择了合理的动态压力的测量方案。同时介绍了该系统的结构及工作特点、系统的动态联调结果等。试验表明了测试该系统具有所测参数多、工作性能稳定、动态响应快等特点，可广泛应用于动态与稳态燃烧试验研究或工业过程监控测量中     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上,提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。     

论巨型工件大直径的电测量

为提高巨型工件大直径测量精度，可将直径的测量转化为弦及弦高的测量，但其刻度是非均匀的，如果采用光电数字式测量，可以改善性能，实现高精度的测量。     

海安县2000、2020年农业发展规划模型及其应用

简述了系统动力学建模的一些基本理论和应遵循的原则，并应用到海安县２０００、２０２０年农业发展规划问题的研究中，成功地建立了海安县农业发展规划的系统动力学模型；应用该模型对海安县农业系统运行机制进行了仿真模拟，为决策者科学决策农业发展提供了优选方案及其实施建议。     

GIS在户外游憩管理与规划中的应用进展

回顾G IS在户外游憩规划、游憩地理信息系统、游憩管理决策、游憩环境监测中的应用状况;指出G IS在户外游憩管理与规划中应用的局限性;提出提高终端用户的平台界面设计的友好程度,加强游憩管理与规划专业模块的开发与设计,以及提高游憩管理与规划机构利用G IS技术的意愿等措施是促进G IS在户外游憩管理与规划中应用的关键。     

基于多Agent的分布式制造执行系统模型

提出了一种开放式、模块化、分布式、可配置、可集成和可维护的基于多Agent的制造执行系统(MES)模型。首先分析了制造系统中的制造执行系统域，然后提出了基于多Agent的MES模型，采用UML图表详细分析了该模型的MES功能实现，最后给出了实施的MES系统框架。该MES系统易与企业资源计划(ERP)、车间控制系统(FCS)及其他制造系统相集成。