基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

无人水面艇海洋调查国内应用进展与展望

针对浅水区、污染区、极地等复杂海洋环境，传统海洋调查手段劳动强度高、安全风险大、作业效率低。无人水面艇具备无人、高效等特点，非常适合在上述复杂海洋环境中作业，并于近年来在海洋调查领域中得到了快速发展与广泛应用。从海洋调查领域中无人水面艇的优势、国内外典型的无人水面艇和应用案例入手，深入分析了我国无人水面艇海洋调查的现状，并对未来的技术发展方向进行了展望。实践表明，应用无人水面艇进行海底地形地貌调查的技术已基本成熟，水深数据质量和自主导航精度均可满足规范要求。在未来，须将无人水面艇的应用进一步扩展至物理海洋、海洋生物、海洋化学等专业领域，并加快研制基于可再生能源的长航程无人水面艇，以开展全球性海洋调查。     

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。     

前沿光学技术的新发展

近几十年,光学这门古老的学科得到了迅速发展。文章从近几年诺贝尔化学奖和物理奖的获奖课题谈起,介绍了光学技术的发展脉络,梳理了纳米光学、超表面、压缩感知、深度学习、太赫兹、光学自由曲面等光学前沿新技术的发展情况。文章最后指出,从事科研研究不能从文章到文章,要与社会的需求相结合,科研只有服务于企业、服务于社会,才能将技术的发展落实到实处。     

翻转课堂融入线上教学的应用探索——以“Photoshop图像处理”课程为例

在新的教学环境下,开展翻转课堂教学面临着巨大的挑战。结合教学实践,分析实施翻转课堂教学存在的问题,在教学设计、教学形式和教学评价等方面提出相应的对策。大部分学生对翻转课堂内容及形式总体满意,但课程设计方面存在一些不足,需在教学实践中不断完善。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

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。