基于嵌入式NT的三维电子航空图系统的设计与实现

介绍了一种基于嵌入式NT的三维电子航空图系统的设计与实现。该系统在自行研制的系统硬件基础上,采用嵌入式NT操作系统,利用国内的三维地理信息平台软件GEOSTAR,实现三维电子航空图系统。该系统采用金字塔数据结构,以达到对海量数据的实时处理能力,并具有雷达、火炮、高度报警、模拟飞行的功能。系统能根据飞机的航行状态实时显示是飞机转弯、爬升、俯冲时的三维仿真效果。     

改进YOLOv5s的弱光水下生物目标检测算法

针对水下光学图像目标检测过程中由于水中光线衰弱严重、图像环境复杂和拍摄设备移动等造成的生物识别精度低的问题,提出了基于改进YOLOv5s的弱光水下生物目标实时检测算法YOLOv5s-underwater。针对弱光水下光线衰弱的问题,引入了限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法对输入图像进行预处理,解决了颜色失真和图像毛糙的问题。针对复杂的弱光水下图像环境,提出了快速空间金字塔池化(SPPF)模块,解决了水下物体区分度低和特征损失严重的问题。针对拍摄设备移动带来的场景和形态变化问题,提出了一种基于旋转窗口的SwinTransformer模块,提高了模型的泛化能力。针对水下小目标,修改了网络模型结构,提高了小目标的检测能力。仿真和实验结果表明：所提算法相较于YOLOv5s检测精度提高30.7%,证明了算法的有效性。     

融合空洞空间金字塔池化和注意力的轻量化遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像中道路形状结构错综复杂,出现窄小型道路提取错误或漏分的问题,提出一种基于空洞空间金字塔池化和注意力机制的轻量化遥感影像道路提取方法。首先,在原始高分辨率网络（HRNet）基础上,通过引入空洞空间金字塔池化模块,实现多尺度道路信息融合;再引入挤压激励通道注意力机制,增强网络特征表征质量;最后使用深度可分离卷积方法改进网络残差模块实现模型轻量化,以降低模型计算复杂度。在公开数据集上进行了模型性能测试,实验结果表明,文章所提算法的准确率、精确率、召回率、F1分数和平均交并比,相比原始HRNet分别提升了5.35%、2.15%、4.1%、3.15%和14.34%,且减少了36.1%的参数数量;相比其他网络,该算法突出了细小道路的特征,道路预测结果连续性、完整性好,并且模型小易于部署在实时检测设备中,有效改善了道路提取任务中错分和缺失的情况,是一种适应性更强、分割精度更高、更轻量化的多尺度道路提取算法。     

基于模糊核均值聚类优化的光流测速方法CSCD

光流算法作为一种载体速度测量方法,易受光照变化、物体相对移动影响,最终导致速度信息获取不准确。为了提高载体运动速度解算精度,提出了一种基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔Lucas-Kanade光流测速方法(FKCM-金字塔LK)。该方法首先通过金字塔LK光流算法得到稀疏光流,然后使用模糊核均值聚类算法对稀疏光流数据进行聚类处理,最终建立光流与实验平台运动参数之间的关系,并得到准确的速度信息。实验结果表明,提出的基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔LK光流测速方法不仅可以有效地减少物体相对移动对光流测速的影响,而且与现有其他光流测速方法相比,速度测量精度得到显著提高。     

基于全球网格的卫星成像区域目标规划算法

针对多颗成像对某一特定区域协同观察的问题,提出了一种基于全球网格的区域目标规划算法。考虑到卫星幅宽、网格数据更新速度、条带计算精度等因素,采用军用分幅标准对全球进行网格划分,选定1∶50 000作为基准比例尺,并采用网格金字塔实现条带计算精度和网格可见性数据更新速度的平衡;通过并行多节点的点目标访问,计算特定时间段内全球网格的观测可能性,并记录所有网格的可见时刻及对应的卫星姿态信息;按照覆盖面积最大、单次成像最优、加权最优等规则通过贪婪算法依时间顺序选定不同条带,生成对应的协同方案。文章针对不同大小的区域设计了3个试验进行仿真,结果表明:该算法能适应不同大小区域的多星协同观测,反应速度能够达到10秒量级,可为多卫星区域协同观测设计提供参考。     

一种多分辨率图像目标检测算法

为解决航天遥感图像分辨率和目标尺度变化大的挑战,提出了一种基于多分辨率图像的目标检测算法。改进了自适应特征金字塔和轻量级的分类预测模块,通过使用注意力机制,从不同层次的特征图中提取语义信息。引入了一种预测目标尺度的方法,以分析图像中目标的分布和尺度信息。将算法在DOTA（Dataset for Object deTection in Aerial Images）数据集上进行了实验验证,在U-Net（一种基于卷积神经网络的语义分割算法）和ResNet-34（一种深度残差网络）两种不同的主干网络设置下,召回率和检测速度均超过了RPN（Region Proposal Network,区域提议网络）算法。提出的多分辨率图像目标检测算法能有效地提高检测精度,降低计算复杂度。     

采用斜装金字塔构型CMGs的敏捷遥感卫星姿态控制

研究了敏捷遥感卫星侧摆过程中的姿态控制问题。针对敏捷遥感卫星需要进行大角度侧摆完成成像的姿态机动任务,采用控制力矩陀螺(CMG)作为姿态控制的执行机构,提出了一种面向侧摆机动的无显奇异斜装金字塔构型方案,设计了基于参考轨迹法规划的侧摆机动控制律,结合带零运动的伪逆操纵律进行侧摆机动,消除了显奇异对侧摆机动的不利影响。最后进行了仿真验证,结果表明斜装金字塔构型方案在预设参考轨迹的约束下能够完全回避内部显奇异,实现了遥感卫星敏捷姿态机动,有利于遥感数据的高效获取。     

基于跨尺度特征聚合网络的多尺度行人检测

行人的空间尺度差异是影响行人检测性能的主要瓶颈之一。针对这一问题,提出了跨尺度特征聚合网络（TS-FAN）有效检测多尺度行人。首先,鉴于不同尺度空间呈现出的特征差异性,引入一种基于多路径区域建议网络（RPN）的尺度补偿策略,其在多尺度卷积特征层上自适应地生成一系列与其感受野大小相对应的候选目标尺度集。其次,考虑到不同层次卷积特征在视觉语义上的互补性,提出了跨尺度特征聚合网络模块,其通过横向连接、自上而下路径和由底向上路径,有效地聚合具有语义鲁棒性的高层特征和具有精确定位信息的低层特征,实现对卷积层特征的增强表示。最后,联合多路径RPN尺度补偿策略和跨尺度特征聚合网络模块,构建了一种尺度自适应感知的多尺度行人检测网络。实验结果表明,所提方法与当前一流的行人检测方法TLL-TFA相比,在整个Caltech公开测试数据集上（All:行人高度大于20像素）的行人漏检率降低到26.21%（提高了11.94%）,尤其对于Caltech小尺寸行人子数据集上（Far:行人高度在20~30像素之间）的行人漏检率降低到47.30%（提高了12.79%）,同时在尺度变化剧烈的ETH数据集上的效果也取得显著提升。      

路游记途经埃及

2000年3月,结束了在南非的展览会后,途经埃及回国。从南非的约翰内斯堡到北非埃及的首都开罗,从南半球飞到北半球,一南一北跨越了赤道和整个的非洲大陆,飞行时间得用七八个小时。飞机沿着东经30度线一直向北飞去。从飞机的舷窗往下望去,晴朗的天空下,是非洲北部一望无际、世界上最大的撒哈拉大沙漠。5000年前,尼罗河盆地肥沃的土壤孕育了一个人类历史上的伟大文明,这就是古埃及的文明。在当时,这种鼎盛的文明持续了3000多年。在公元前后即将交替的时候,终于被强大的罗马帝国征服。从开罗的机场出来后,早就有豪华的奔驰大轿车在那里等着我们了。在装行李的时候,大家有些忙乱,这时候,有个陌生、浑厚的男中音在我们身后说:"别着急,慢慢来"。回头一看,说