双光谱智能体温检测与健康大数据管理系统

公共安全视频监控在新型冠状病毒肺炎防治攻坚战中发挥了重要作用。针对中国人口密度高、人流量大、新型冠状病毒肺炎易传播的特点，建立了融合可见光和红外光双光谱成像监控的智能体温检测与健康大数据管理系统，实现了无接触快速体温检测与佩戴口罩情况下的人脸识别，快速完成人员信息登记。系统已在多地完成部署，通过了有效性和可靠性验证，测量速度快，响应时间在30 ms以内；测量精度高，测量温度误差在±0.3℃以内；测量范围广，可监控距离0.1~10 m；人脸抓拍率99%以上，识别率95%以上；健康大数据管理系统能实时监控和追踪回溯人员流动，在多维度上对人员信息和疫情发展大数据进行统计分析，并对疫情发展动态进行建模和预测，根据分析结果完善疫情防控策略，开展精准高效的疫情防控。      

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。      

基于运动对象自动检测和查询的监控系统

针对现有的视频监控系统的缺陷,提出基于运动对象自动检测和查询的智能视频监控系统.利用帧间差的4次统计量的假设验证,自动检测运动对象.用形态学腐蚀和膨胀算子对检测的运动对象的二值图像进行处理,以提高检测运动对象的可靠性,降低误警率.为自动跟踪运动对象轨迹,提出检测块概念.依据检测的运动对象和事件,建立相应的监控信息标注数据库,进而由时间段、运动对象及场景中发生的事件来查询监控信息,实现"跳跃"式随机检索监控信息.实验结果证明提出的方法对实现智能的视频监控系统是有效且健壮的.      

考虑随机效应的多源信息融合剩余寿命预测

为了合理利用同类设备的先验信息，提高参数估计和剩余使用寿命（RUL）预测精度，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的RUL预测方法。利用考虑随机效应的线性Wiener过程对设备的退化过程进行建模；利用期望最大化（EM）算法，融合先验退化信息和先验失效寿命数据信息，计算模型中的未知参数；根据Wiener过程参数估计的性质，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的非线性Wiener过程参数估计方法；利用激光器数据和疲劳裂纹数据进行实验验证。实验结果表明：与基于历史退化数据或失效寿命数据的方法相比，所提方法能有效提高参数估计和RUL预测的精度。     

融合语义信息的视频摘要生成

视频摘要任务旨在通过生成简短的视频片段来表示原视频的主要内容，针对现有方法缺乏对语义信息探索的问题，提出了一种融合语义信息的视频摘要生成模型，学习视频特征使其包含丰富的语义信息，进而同时生成描述原始视频内容的视频摘要和文本摘要。该模型分为3个模块:帧级分数加权模块、视觉-语义嵌入模块、视频文本描述生成模块。帧级分数加权模块结合卷积网络与全连接层以获取帧级重要性分数；视觉-语义嵌入模块将视觉特征与文本特征映射到同一空间，以使2种特征相互靠近；视频文本描述生成模块最小化视频摘要的生成描述与文本标注真值之间的距离，以生成带有语义信息的视频摘要。测试时，在获取视频摘要的同时，该模型获得简短的文本摘要作为副产品，可以帮助人们更直观地理解视频内容。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明:该模型通过融合语义信息，比现有先进方法取得了更好的性能，在这2个数据集上F-score指标分别提高了0.5%和1.6%。      

面向可靠性预计的软件运行时行为模型构造方法

运行时行为模型构造是面向可靠性预计的软件运行时模型构造的组成部分，为软件可靠性预计提供运行时组件与组件之间的动态交互关系和状态之间的转移概率信息。基于Java开发平台提出了一种基于非侵入式监控的软件运行时行为模型的构造方法，包括获得当前时刻的运行时体系结构模型；根据运行时体系结构模型确定监控对象；声明监控方法中的代理Bean；声明监控方法中的监控Bean，实现对组件动态调用信息的提取；声明代理Bean和监控Bean的接口；基于模型构造算法实现对运行时行为模型的构造等步骤。基于Rainbow-znn软件进行了实例应用，验证了所提方法的可行性。      

产品协同设计中异构模型数据融合的有效策略

针对复杂产品设计中,不同设计工具产生的模型数据之间的融合问题,提出了一种工具间端到端的异构模型数据融合策略。利用数据库管理动态特性,通过模型信息共享,实现异构模型数据之间的融合。在OpenMBEE系统集成环境中,通过建模工具CREO二次开发,利用所提策略获取全生命周期设计中的动态模型属性信息,通过3D模型编辑及重用功能测试,验证了所提策略的有效性。利用自动获取可视化模型属性信息的智能算法,设计一种基于Transformer模型与双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型相结合的模型属性智能提取算法,利用神经网络的多层感知特性,通过对模型中属性文本信息进行深度学习、特征分析,实现了对异构数据属性信息的自动提取功能。利用CAMEO建模工具设计的需求分析模型构建模型数据集,验证了智能模型信息自动提取功能的有效性。      

基于SM4算法的白盒密码视频数据共享系统

基于SM4算法的白盒密码视频数据共享系统是一种保障监控视频数据跨级跨域共享安全的系统，提出了一种基于国密SM4算法的白盒密码实现方式，并分析了算法的安全性，解决了SM4算法在非信任硬件环境中的安全运行问题。研制了基于后台权限控制机制的视频数据安全共享软件系统，包括共享数据上传/下载、共享审核、数据白盒加密处理、访问控制、基于白盒密码算法的共享视频解密播放器，实现了视频数据共享全过程的安全管控。搭建了实验环境，对所提系统进行了功能性能实验。实验结果表明，所提系统功能性能满足设计要求。      

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.     

基于多语义线索的跨模态视频检索算法

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元（GRU）捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。      

基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测

通过监控视频自动检测操作任务中手部异常行为,能够预防人因差错,提高人因可靠性。针对手部操作任务运动特征不明显、常用异常检测和手势识别方法不适用的问题,提出基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测技术。使用基于椭圆模型的肤色检测方法,检测视频中手部形心位置;提出工作区域划分方法,根据手部形心在操作过程中所处区域的不同,将连续操作分割为单元任务,获得各段单元任务的起止时间和持续时长;以正常工作时间为标准,对超出标准时间范围的单元任务提出异常警告。实验表明:所提方法的单元任务分割正确率高于93%,异常行为检测率高于86%,能够有效检测手部异常行为,为人为差错的监测与预警提供技术支持。      

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。      

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。      

基于差分进化算法的再入可达域快速计算#br#

针对高升阻比高超飞行器再入可达域计算问题,提出了基于差分进化算法和倾侧角插值相结合的混合求解方案。通过设计罚函数和适应度函数极值化将再入过程等式约束和不等式约束添加到优化指标。为了减小参数化倾侧角剖面的搜索空间,利用带约束的差分进化算法求解满足再入过程约束和终端约束的再入轨迹。在分别得到最大横向航程和最大纵向航程的倾侧角剖面后,利用插值法快速生成倾侧角指令集,进而实现再入可达域的快速计算。以高升阻比飞行器CAV H为对象,设计仿真算例,结果表明,该混合优化求解方案易于实现且具有良好的可操作性。     

基于网络架构的箭载图像采集系统设计及硬件实现

图像采集系统负责监控和记录运载器上多个重要点位的视频信息。文中介绍了一种基于网络架构的箭载通用图像采集系统,负责采集高清图像并无损存储在图像压缩器内,将高清图像压缩后经遥测传输至地面,由于带宽有限,可实时切换下传的图像信息,同时支持通过网络实时访问箭上图像信息和事后图像数据回读功能,为评估箭上的工作状态或分析故障提供了保障。