基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分，但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素，导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强，进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上，提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法，应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先，在特征提取部分，引入空间注意力机制来增强特征表达，同时抑制可能的噪声；其次，通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理，解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性，提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性；最后，在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%，表明改进后的模型相较于改进前的模型，在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

超声速混合层气动声场的数值模拟

超声速混合层的噪声是气动声学研究的经典问题,制约着航空发动机性能的提升。本文用数值方法对超声速混合层声辐射特性进行研究,具体方法:用抛物化稳定性方程(PSE)计算混合层近场大尺度扰动演化,结合一种基于渐进展开和稳定性分析的积分预测远场声压,得到快慢两种模态马赫波辐射的强度和方向。分析了上下侧来流温度对气动声场的影响,结果表明,上下侧温度比小于1时,慢模态占优;而上下侧温度比大于1时,快模态占优。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小，并且容易受到干扰，如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配，将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板，在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本，并根据风险预测自适应地确定分类阈值，然后进行特征匹配与虹膜分类，从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

复杂内筋铝筒段旋压变形规律和再结晶组织演变数值仿真

流动旋压是一种先进的内筋薄壁筒段整体近净成形方法。本文运用数值仿真方法研究多级筋铝合金筒段热旋压过程中材料流变规律和组织演变特性。将内变量型2219铝合金本构模型嵌入ABAQUS仿真平台建立了准确反映宏观流变和微观晶粒演变的热旋压仿真模型，完成了具有多级特征的内筋筒段旋压成形规律分析。研究表明在减薄率为50%、温度为300℃的旋压参数下，随内筋宽度增加材料由“挤压”式转变为“塌陷”式填充内筋，筋槽内材料变形量下降，筋槽内材料晶粒大小不均匀性增加；窄筋在250℃下的晶粒尺寸明显小于其在350℃下的，而宽筋在250～350℃下的晶粒尺寸较为接近，成形温度对窄筋晶粒大小有明显影响，而对较宽内筋的影响有限。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

S弯二元喷管红外辐射特性实验

基于轴对称排气系统设计了一套S弯二元喷管的实验模型,在实验工况下测量了喷管实验件的部分流场参数和远场红外辐射特性,对S弯二元喷管的红外辐射特性进行了分析和研究,并与基准轴对称喷管的红外辐射实验结果进行了对比。结果表明:上方探测平面是S弯二元喷管的主要辐射方向,其最大辐射角度为15°,在该方向角上固体壁面辐射的贡献最大。下方和侧向探测平面各方向角的红外辐射强度明显小于上方探测平面,主要是由于S弯二元喷管遮挡了大部分的内部高温壁面。与基准轴对称喷管对比,S弯二元喷管有着明显的红外抑制作用,在尾部方向S弯二元喷管的积分辐射强度相比轴对称喷管降低了81%,最大辐射强度相比轴对称喷管降低了47%,燃气辐射降低50%。