小波阈值去噪法在MEMS陀螺信号处理中的应用

近年来MEMS陀螺发展迅速，应用广泛，但性能参差不齐。为改善MEMS陀螺的输出信号性能，综述了近年来小波阈值去噪法在该领域内的研究进展情况。重点从阈值函数的不同改进形式、阈值选取方式的不同以及分解层数三方面对比分析各小波阈值去噪法之间的优缺点。通过现阶段的去噪效果评判标准，结合MEMS陀螺信号的特点，对近年来小波阈值去噪的应用情况进行分析说明，总结小波阈值去噪法在不同使用条件下对MEMS陀螺信号处理上的优势与不足，为后续相关研究提供一定的参考价值。     

遥感图像语义分割的空间增强注意力U型网络

针对基于深度学习的语义分割模型在解析遥感图像时，小尺寸目标和目标边界存在分割不准确的问题，提出一种U型网络模型SGE-Unet。该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力；融合空间组增强注意力，提升模型对上下文语义信息的解析能力；采用中值频率平衡交叉熵损失函数抑制类别分布不均衡的影响。在2个数据集上进行实验，SGE-Unet的整体准确率、平均交并比、■分数和Kappa系数均高于主流模型，Vaihingen数据集中小尺寸目标车的交并比和F₁分数分别为0.719和0.901，比次优模型提升了16%和11%，实验结果表明所提模型能更精准地分割小尺寸目标及目标边界。     

基于注意力机制的实例分割算法

实例分割作为计算机视觉领域极具挑战性的任务之一,要求在图像分类的基础上为每一个物体生成像素级别的分割掩码.业界主流方案可分为自上而下和自下而上两种范式,自上而下范式又可分为双阶段分割和单阶段分割.单阶段分割方案为了提高推断速度,往往使用全图卷积操作取代双阶段分割方案中先检测后分割的策略.然而,卷积网络的平移不变性使得同一种类的不同实例提取到的特征相似,仅靠全图卷积难以进行区分,从而导致单阶段分割方案精度下降.针对单阶段分割精度降低的问题,提出了一种注意力机制,该机制在特征图每个位置的特征向量上进行点积运算,并将运算结果作为新的特征图,同一位置点积结果最大化,不同位置点积结果最小化,以丰富特征图中不同实例的差异信息.通过注意力机制使得单阶段分割方案中的全图卷积操作能更好地区分同一种类的不同实例,从而生成高质量分割掩码.在公开数据集上进行实验,验证了所提方法的有效性.     

基于HSV色彩空间和光谱特征的遥感图像阴影检测方法

阴影是遥感图像的重要特征之一，遥感图像阴影检测方法存在偏蓝和暗色调非阴影误检的问题。本文提出一种基于HSV色彩空间和光谱特征的遥感图像阴影检测方法，该方法依据大气散射理论，利用海岸线波段、红边波段和近红外波段构建伪彩色图像，并转换到HSV色彩空间，构造权重修正归一化饱和度—强度指数；利用海岸线波段和近红外波段构造归一化光谱比值图像；利用权重修正归一化饱和度—强度指数和归一化光谱比值图像组建联合阴影指数；最后通过Otsu对联合阴影指数阈值分割得到最终阴影检测结果。该方法对多幅WorldView-3图像进行测试，阴影检测精度达到91%以上，相比现有同类方法提高约1%。实验结果表明本文方法能够有效缓解偏蓝和暗色调非阴影误检的问题，有助于提高阴影检测精度。     

基于条纹投射三维测量的铆钉自动化检测技术

针对大型薄壁结构铆接点位自动化检测问题,提出了基于条纹投射三维测量的铆钉检测技术,实现了铆钉镦头尺寸特征高精度测量以及裂纹缺陷自动化识别。在传统条纹投射三维测量的基础上,引入高动态范围(HDR)纹理合成,提出二、三维结合的点云分割策略,实现铆钉尺寸特征高效提取。搭建深度学习神经网络,实现镦头表面缺陷识别。本文搭建了系统原理样机,以铆接桁条样品和标准器作为样件进行系统实验验证。结果表明:实验室条件下,该方法直径测量精度为0.040 mm,高度测量精度为0.013 mm,缺陷识别准确率可达99.30%。与传统方法相比,本文提出的方法更加易于集成,效率高,具有广泛应用价值。