一种历史信息特征敏感的行人迭代检测方法

基于深度学习的目标检测算法通常需要使用非极大值抑制等后处理方法对预测框进行筛选,无法在行人拥挤的场景下平衡模型的检测精度和召回率。虽然迭代检测的方法可以解决非极大值抑制等方法带来的问题,但是重复检测同样会限制模型的性能。提出了一种历史信息特征敏感的行人迭代检测方法。引入带权重的历史信息特征（WHIC）,提高特征的区分度;利用历史信息特征提取模块（HIFEM）得到不同尺度的历史信息特征,并融合进主网络中进行多尺度检测,增强了模型对历史信息特征的敏感度,有效抑制重复检测框的产生。实验结果表明：所提方法在拥挤场景的行人检测数据集CrowdHuman和WiderPerson上取得了最优的检测精度和召回率。     

基于动态特征选择的遥感图像目标检测算法

在遥感图像目标检测领域内,旋转物体的检测存在挑战,卷积神经网络在提取信息时会受制于固定的空间结构,采样点无法聚焦于目标;遥感图像尺度变化大,不同物体需要具有不同尺度感受野的特征映射,具有单一尺度感受野的特征映射无法包含所有有效信息。基于此,提出了可变形对齐卷积,根据候选边框调节采样点,并根据特征映射学习采样点的细微偏移,使采样点聚焦于目标,从而实现动态特征选择;同时提出了基于可变形对齐卷积的感受野自适应模块,对具有不同尺度感受野的特征映射进行融合,自适应地调整神经元的感受野。在公开数据集上的大量实验验证了所提算法可以提高遥感图像目标检测的精度。      

一种迭代聚合的高分辨率网络Anchor-free目标检测方法

针对目前Anchor-free目标检测方法CenterNet（ObjectsasPoints）生成热力图不准确、检测精度不足的问题,提出了一种基于特征迭代聚合的高分辨率表征网络CenterNet-DHRNet。首先,引入高分辨率表征骨干网络,并用迭代聚合的方式对不同分辨率的特征图进行融合,提高网络的分辨率,有效减少图像在下采样过程中损失的空间语义信息。其次,使用高效通道注意力机制对高分辨率表征骨干网络的输出进行优化。最后,利用结合空洞卷积的空间金字塔池化操作增强网络对不同尺度物体的感受野。实验在PASCALVOC数据集和KITTI数据集上进行,结果表明:CenterNet-DHRNet精度更高,满足实时检测的性能要求,具有良好的鲁棒性。      

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。     

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YOLOv8的卫星遥感图像快速目标检测方法

目标检测相关技术已经广泛应用于空间目标监视、卫星自动寻轨等领域,也是计算机视觉领域最重要和最具有挑战性的研究分支之一,逐渐成为国内外军事领域的应用热点.在现代空天对抗中,通过卫星遥感图像获取近地飞行器目标,借以快速判断敌方部队的有生力量,将使我方部队占据战略优势.针对卫星观测距离过远、遥感图像背景复杂等问题,研究基于一阶段轻量化网络YOLOv8的小样本目标检测算法.通过图像翻转、马赛克数据增强及mixup数据增强等图像增强手段提高了模型的泛化性能;通过多次调整优化函数、降低类别损失增益及降低掩模比等参数调整策略提高了模型的平均精度;通过使用参数预设及加载原优化函数导出的模型提高了模型的运算效率.提出的方法在公开的飞行器数据集进行了验证,验证指标包括查准率-查全率(precision-recall)、平均精度(mAP)和画面每秒传输帧数(FPS).结果表明本文提出的改进型网络模型能满足卫星遥感图像的快速目标检测需要.     

一种地震动信号特征提取与分类方法

为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量,构建改进的径向基神经网络分类模型,利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征,并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出,本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率,对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。     

一种复杂场景下的人眼检测算法

针对复杂场景下的人眼检测问题,间接方法和直接方法具有一定的局限性。提出了一种不依赖人脸检测的直接型人眼检测算法,以解决复杂场景下多尺度尤其是小尺度人眼检测问题。算法通过减少下采样因子并加入扩张残差单元以提升小尺度人眼检测能力,且对多尺度特征相互拼接以保证多尺度人眼检测的精度。同时,算法借助于压缩特征输出通道降低了模型复杂度,使人眼检测效率得以提升。实验结果表明:所提模型可以在小尺度下有效地进行左右眼区分,并在红外数据上表现良好。经在DIF数据集上进行训练与测试,所提模型在较小尺度下人眼检测精度达到82.59%,检测效率达到30.5 fps。      

一种轻量化的多目标实时检测模型

为实现公安监控系统内容分析的精准智能及提高服务实战能力,提出一种轻量化的多目标实时检测算法。首先,基于CenterNet检测网络增加了CBNet的多融合阶梯级联结构,有效地解决了主干网络在日常监控中特征提取能力不足的问题;其次,通过模型剪枝压缩网络减少参数量,加快了监控视频分析速度。本文利用部分COCO数据集和自行采集的现场数据进行训练与测试,并与其他主流检测算法（YOLO、Faster-RCNN、SSD等）进行消融实验。实验结果表明:所提模型在公共安全监控中能有效地做到速度与精度的均衡,并具有较强的普适性。      

一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法

针对火星局部地表形貌原始自然、色彩单一和纹理相似度高难以实现双目精确定位的问题,提出一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法.利用空间金字塔特征提取模块聚合不同尺度和位置的上下文信息,然后通过分层立体匹配架构构建多尺度的匹配代价卷,用条件代价卷归一化代替批量归一化层,在立体匹配网络的代价正则化阶段以深度信息为条件调制匹配代价卷特征,从而降低计算量,提升推理速度,并生成高精度的视差图.最终利用感兴趣目标的视差值并结合相机的基线参数,得到目标点在指定坐标系下的三维坐标从而实现定位任务.在火星模拟场数据集上的视差图达到了三像素误差小于0.017％,通过与GCNet+ CCVNorm等方法的结果进行比较,表明所提出方法在火星局部地表下的优势.     

基于流动控制的水下航行体流体动力特性分析

利用CFX对水下航行体流体动力特性进行了数值模拟研究.求解了混合介质的剪切压力输运湍流模型控制方程、雷诺-平均奈维尔-斯托克斯方程以及各相间的质量输运方程,采用三维数值模拟方法对比分析了不同流动控制方案的水下航行体空泡形态特征、表面压力分布和阻力系数变化特性,讨论了不同参数对减阻效果的影响.结果表明,对于有横流作用的水下垂直发射航行体,多相流动控制不仅可以降低通气空泡的不对称性和航行体阻力,同时可以均匀迎流面和背流面压力,从而实现航行体多相流空泡形态及表面压力特性等的控制.此外,通气口的位置对减阻效果具有显著影响.      

基于水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统

针对水下机器人实现自主抓取过程中缺乏引导系统的问题,提出了一种依托水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统,用来解决水下目标的智能检测问题,并引导水下机器人进行海产品的自主抓取。将卷积神经网络检测算法应用到水下场景,利用水下图像数据集训练特定的网络模型DSOD检测海产品。建立短基线定位系统定位水下作业的机器人。通过分析相机成像坐标系与定位系统坐标系之间的关系,提出了一种计算海产品实际位置的坐标转换方法,计算海产品的实际位置。设计了一种基于反馈机制的多信号分析方法,引导机器人在水下移动并抓捕海产品。为了验证所提系统的有效性,搭建了一款水下抓捕机器人,并成功将所提算法应用到机器人,在真实海洋环境中进行海产品的自主抓取实验。      

基于生成对抗网络的航天异常事件检测方法

航天环境复杂,技术难度大,风险高,安全可靠性要求苛刻。航天异常事件样本少,且难以获取,有针对性地开展异常事件检测（AED）很有必要。为预防航天事故,尽早发现可能导致故障的异常事件,深入研究了最新人工智能和生成对抗网络（GAN）技术,提出了一种基于生成对抗网络的航天异常事件检测方法。使用正生成对抗网络模拟生成正常事件样本,训练反生成对抗网络模拟生成异常事件样本,设计合理算法训练测试,计算输入事件与正生成对抗网络生成的模拟正常事件欧氏距离,以及输入事件与反生成对抗网络生成的模拟异常事件的欧氏距离差,实现对异常事件的精确检测。通过在美国国家标准与技术研究所数据库（MNIST）数据集全部使用正常数据训练,并对异常事件检测性能进行了试验验证,试验结果表明:在MNIST数据集下,精确率和召回率综合评价指标（F1）及精确率和召回率曲线下面积（PRC）等关键技术指标比变分自动编码器（VAE）方法相应指标性能至少分别提升了31%和11%。在真实环境下采集的模拟航天音频数据试验,异常事件检测性能良好,进一步证实了所提方法真实可用。      

基于局部方法的余度惯性组件故障诊断

介绍了局部方法(local approach)原理及其在随机系统故障诊断中的应用问题,讨论了用于故障诊断的样本数目对检测性能的影响,指出通过增加样本数目,可以大大增加局部方法检测小故障的能力,并说明样本数为1时,广义似然比(GLR,Generalized Likelihood Ratio)方法和局部方法的判决函数相同.为了验证所提出方法的有效性,将局部方法用于沿正十二面体对称侧面配置的冗余微机械惯性组件(IMU, Inertial Measurement Unit)故障检测,实验结果表明文中的理论分析是符合实际情况的.      

基于节点连通度的水下通信系统生存性研究

在水下通信系统中,仅仅考虑节点的强度来描述水下通信系统中各个节点的重要性是片面的,为了更好地对水下通信系统的节点重要性进行评估,提出了节点连通度这一指标对水下通信系统进行描述。对节点连通度的定义和方法进行了说明,并对水下通信系统节点重要性和失效方式进行了计算推导,得到水下通信系统节点信息被获取的概率的计算方法。通过对一个水下通信模型进行仿真,验证了节点连通度指标可以描述水下通信系统的生存性。      

Radar detection of subsurface features on Mars

The structure of the pulse radar signal reflected from continuously changing layered Martian crust is investigated theoretically. As a simple model of stratigraphy, we considered one layer with electrodynamics’ parameters increasing or decreasing exponentially upon a depth laying on monolith base and covered by homogeneous layer. This exponential changing of electromagnetic properties of the layer is assumed due to exponential changing of porosity (or saturation) in the bedrocks with pores filled by seawater. The conditions of subsurface features resolution are obtained. It is shown that the sign and value for gradient of the electromagnetic properties change can be resolved from the reflection peaks trend. These results are important for subsurface detection of liquid water on Mars by orbit-based radars.     

一种基于C语言的虚拟仪器系统实现方法

介绍最新技术－＄拟仪器及其开发环境 ＬａｂＶＩＥＷ的特点的基础上,分析了ＬａｂＶＩＥＷ调用外部程序代码的途径,并着重实现了将ＬａｂＶＩＥＷ与Ｃ语言接口的高级技术－ＣＩＮ。实践证明,该方法高效、易行,是增强ＬａｂＶＩＥＷ整体性能的一条很好的途径。     

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD）,以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。      

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.