基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法

通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。      

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

基于注意力机制和特征匹配的空对地多目标检测与跟踪算法

多目标跟踪算法是实现无人机自主导航的关键技术，为解决现有方法存在的小目标检测能力弱、计算能耗大、鲁棒性差等问题，提出一种基于注意力机制和特征匹配的多目标空对地跟踪算法，以实现航拍视角下对目标的精准高效跟踪。首先，引入通道可分离卷积，实现目标检测模型的轻量化；其次，构造融合空间注意力机制的小目标检测分支，提高对小微目标的检测精度，最后，优化目标跟踪算法的外观重识别网络，提高多目标跟踪效率。使用Visdrone2019-MOT数据集对所提算法进行验证，实验结果表明，所提算法的MOTA值提高了0.６%，FPS值为21.31帧/s，在模型大小和跟踪精度上实现了较好的平衡。     

舰艇统一姿态基准构建方法

统一的姿态基准是舰艇平台实施协同探测、信息融合和态势共享的基础。基于惯性矢量匹配形变测量方法，提出了一种适用于舰艇平台的统一姿态基准体系结构。首先介绍了惯性矢量匹配形变测量方法，在此基础上提出了统一姿态基准的构建方案，并分析和总结了统一姿态基准的若干关键技术。最后，结合国内发展情况提出了未来发展建议。     

转速匹配效应影响下周向槽机匣处理对转压气机性能的影响

采用数值模拟方法，通过分别在对转压气机（counter-rotating compressor, CRC）前后两排转子上进行周向槽机匣处理，研究了其在不同转速匹配方案下的扩稳效果以及对转压气机最先失速级的变化规律。结果表明：当前排转子R1转速高于后排转子R2时，其最先失速级为R1，当R2转速等于或高于R1时，其最先失速级为R2。在对转压气机的最先失速级进行机匣处理可以有效改善所处理转子的叶尖附近流场，包括来流相对气流角的减小、叶尖泄漏流反向轴向动量的减小、叶尖泄漏流与主流交界面位置的后移及叶尖堵塞程度的减弱等，进而提升了其失速裕度。机匣处理一般仅能对所处理转子的流场产生较大影响，但在特殊情况下也会使非处理转子的流场发生明显改变。     

多波束三维成像激光雷达高精度收发匹配方法研究

三维成像激光雷达技术为空间地理信息获取、目标立体探测提供了新的技术途径。以多波束并行收发、单光子阵列探测为特征的新一代三维成像激光雷达可提升雷达探测灵敏度、激光成像帧频与成像效率，从而实现远距离快速激光三维成像。三维成像激光雷达的激光发散角与接收视场需角秒量级的匹配精度。随着系统波束数量的增加，几十甚至上百波束的高精度收发波束匹配是系统设计装调的难点。聚焦多波束单光子阵列三维成像激光雷达的收发匹配难题，设计了基于衍射分束激光发射与光纤阵列接收的收发光学系统，提出了一种多波束激光雷达收发波束匹配方法，并对该方法的收发匹配误差源以及温度对其影响进行了详细分析仿真。实验验证结果表明，可实现64波束优于10 μrad的匹配误差，在工作温度范围内总的收发失配优于20.78 μrad，满足本系统设计时25.5 μrad的收发匹配裕量，系统对环境温度有较好的适应性，具有良好的工程应用前景。     

基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位技术研究

为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁 匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。 首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹 配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持, 为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的 问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠 性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配 失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。