小行星形貌测绘与表征技术

小行星表面形貌测绘是深空小行星探测的首要任务。提出了一种适应探测器抵近观测的立体视觉在线测绘小行星形貌的方法,即先由立体相机获得所摄重叠区的三维地形,再用前后立体模型的连接点将各个独立模型连成一个完整地形信息,经整体最小二乘平差,确定小行星的形貌模型及特征;同时提出了一种基于等值线分析的撞击坑特征提取方法,即通过提取、分析地形等值线识别出地形中撞击坑特征。实验结果显示,本文所构建的原型系统能够快速重建出探测区域的三维地形,并识别出地形中撞击坑特征,证明了所提方法具有实用性。     

地声监测及识别

遥远战场地声信号监测识别系统是国外正在兴起的一种无人自动侦察系统。本文通过对大地传输特性的分析,得出了轮式车辆、履带式车辆和人运动时地声信号的特征。基于此特性,设计出目标分类的特征提取方法,选择了合适的信号处理方法和识别算法。研制了以主从式计算机系统为核心的交互式高速地声信号处理系统;以优化设计思想设计了特征提取算法和识别算法。最后以实验数据为基础提取出特征提取算法和识别算法中的一些参数,并对信号处理系统、特征提取算法和识别算法进行了检验,得到了很好的识别准确度,这表明该系统和各种算法的设计思想是正确可行的。     

基于视觉的无人作战飞机自主着陆导航方案

提出了基于视觉的无人作战飞机自主着陆组合导航方案.基于视觉的自主着陆 组合导航系统,可以根据视觉、惯导、高度表等传感器系统的特点,融合各机载传感器的测 量信息,在不依赖外部导航信息的情况下,得到无人作战飞机(UCAV)相对于跑道的着陆导 航信息.由于视觉信息在导航系统中的重要作用,对计算机视觉算法及其实时性进行了讨论 .对如何将视觉信息与惯导、高度表信息融合,构造多速率扩展Kalman滤波器进行了阐述. 通过自主开发的"UCAV自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,得到了满意的结果.      

无人直升机自主着舰系统设计及仿真试验

设计了一套包含视觉目标识别单元、目标跟踪器、甲板状态跟踪器和模糊逻辑控制的无人直升机自主着舰系统.视觉系统通过对采集的图像预处理提取出可能的甲板标识区域,然后对此区域计算其仿射不变矩特征集合,对得到的特征集经过模糊识别技术实现对甲板降落区域的识别,并根据矩特征集计算出甲板运动状态信息.目标跟踪器采用了卡尔曼滤波技术,在目标二阶运动方程的基础上设计了跟踪算法.甲板运动状态跟踪器用于在无人直升机的降落期间实现对甲板尤其是触舰瞬间甲板的纵摇、横摇及浮沉状态的预测,该跟踪器采用了改进的卡尔曼多步预测算法.设计了基于模糊逻辑的比例积分控制器,由多个并行的对特定任务实施控制的子控制行为构成.仿真试验结果验证了所提出的算法.在仿真试验中,无人直升机能够正确的识别甲板目标区域,实现了对运动舰船在二维水平面内的跟踪,甲板状态跟踪器能够预测未来1~5个周期内甲板状态,控制器基于目标信息和甲板状态能够正确地引导无人直升机实现安全着舰.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

复杂背景下机场道面细带状结构病害检测算法

机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少,呈细带状结构,且与复杂背景对比度低,现有检测算法效果不佳。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。首先,利用注意力机制模块CBAM,使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域,抑制干扰信息;其次,构建残差空洞金字塔模块,提取不同尺度空间下的特征信息;然后,设计最大池化支路,便于之后浅、深层不同层次特征进行融合,加强模型对于病害的定位能力,并且将深层特征输入3种不同扩张率的扩张卷积和金字塔池化模块,使得病害特征包含更多全局上下文信息;最后,对所有层输出的病害特征信息进行融合,实现不同尺度、不同层次特征的信息互补。与目前3种经典的目标检测算法在机场道面病害图像数据集APD上做了对比实验,结果表明:所提算法的mAP达到78.51%,优于对比算法。所提DetMSPNet模型,提高了算法对机场道面细带状结构病害检测中宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少、与复杂背景对比度低等情况的适应能力。      

一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法

基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络（CNN）自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机（SVM）实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F₁度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。      

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。      

基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩（MSST）时频变换及方向梯度直方图（HOG）特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换（STFT）基础上进行多重同步压缩处理获得信号时频分布图,通过HOG算子对信号时频分布图进行HOG特征提取,将提取的HOG特征通过主成分分析法（PCA）进行降维,将降维后的特征参数送入支持向量机（SVM）对雷达信号进行分类与识别。实验结果表明：所提算法具有较低的复杂度,当信噪比为-8 dB时,仿真实验与半实物仿真实验针对9种典型雷达信号的识别准确率达到90%以上。     

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。      

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

A new approach based on crater detection and matching for visual navigation in planetary landing

This paper provides an approach of crater detection and matching to visual navigation in planetary landing missions. The approach aims to detect craters on the planetary surface and match them to a landmark database during the descent phase of a planetary landing mission. Firstly an image region pairing method is proposed to detect the crater by using an image region feature detector. Then a WTA-rule is adopted to match the detected crater to the crater in database. To further reduce the false matching rate, an efficient method for reducing false matches using parameters of crater in 3-D database is proposed. Real images of planetary terrain and a semi-physical planetary landing simulation platform are utilized to test the performance of the approach, simulation results show the proposed approach is able to match the required number of craters to the database for pin-point planetary landing with a low rate of false detection and false matching, which will lead to an improved planetary landing precision.     

A machine learning approach to crater detection from topographic data

Craters are distinctive features on the surfaces of most terrestrial planets. Craters reveal the relative ages of surface units and provide information on surface geology. Extracting craters is one of the fundamental tasks in planetary research. Although many automated crater detection algorithms have been developed to exact craters from image or topographic data, most of them are applicable only in particular regions, and only a few can be widely used, especially in complex surface settings. In this study, we present a machine learning approach to crater detection from topographic data. This approach includes two steps: detecting square regions which contain one crater with the use of a boosting algorithm and delineating the rims of the crater in each square region by local terrain analysis and circular Hough transform. A new variant of Haar-like features (scaled Haar-like features) is proposed and combined with traditional Haar-like features and local binary pattern features to enhance the performance of the classifier. Experimental results with the use of Mars topographic data demonstrate that the developed approach can significantly decrease the false positive detection rate while maintaining a relatively high true positive detection rate even in challenging sites.     

基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标的检测识别是军事侦察和遥感探测领域的一项关键技术。针对现有的传统目标检测方法普遍存在的检测误报率高、环境适应性差等问题,本文设计提出了一种基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法。该方法首先在基于编解码Unet网络架构的基础上,通过引入Swin Transformer的自注意力机制代替常规的卷积核来进行目标特征的分层提取,从而有助于在更大的感受野下挖掘目标在不同尺度下的潜在信息;之后,通过设计一个自底向上的跨层特征融合模块作为网络模型的解码器,可以从复杂背景中保留红外弱小目标特征,并将目标的浅层局部信息和深层语义信息进行充分融合。试验测试结果表明,所提方法在红外小目标公共测试数据集SIRST上能够实现0.747的交并比指标(IoU),以及0.752的归一化交并比指标(nIoU),其性能均优于其它典型方法,在不同复杂场景下均拥有更好的检测效果。     

基于GCF-SB视觉注意模型的红外目标检测算法

针对复杂背景、低对比度条件下的红外目标检测,提出了一种基于灰度对比度特征 相似性贝叶斯(GCF SB)模型的红外显著性目标检测算法.建立了一种灰度对比度特征(GCF)模型,该模型利用两个通道分别提取红外图像的灰度特征和对比度特征,然后通过特征融合获得初级显著图;建立了一种基于相似性的贝叶斯(SB)模型,该模型根据初级特征图分别计算目标和背景的先验概率和似然函数,然后利用贝叶斯公式获得最终显著图,进而实现红外图像的显著性目标检测.实验结果表明,所提出算法能够有效抑制复杂背景、低对比度红外图像的噪声,增强对比度,具有较高的检测精度和鲁棒性.     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

基于LIME的恶意代码对抗样本生成技术

基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释（LIME）的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。      

基于视频帧间运动估计的无人机图像车辆检测

基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络,可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测,具有重要的应用前景。为此,提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法,并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括:结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围,对MobileNet-SSD网络进行裁剪,构建轻量化单帧图像检测器;为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题,引入帧间运动矢量估计,根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围,并利用检测结果进行修正,实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注,搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集;同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证,结果表明:搭建的网络能够显著减少存储资源占用,具有轻量化的特点;同时相比于单帧检测法,引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度,并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。