目标检测中特征不匹配问题研究进展

近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不...     

基于水下搅拌摩擦焊工艺制备高质量的铝合金焊接接头（英文）

本研究的目的是揭示水下/空气中制备的搅拌摩擦焊（Friction stir welding,FSW）接头的组织和力学性能。采用相同工艺参数（800 r/min,50 mm/min）对6061-T6铝合金板分别进行了水下和空气搅拌摩擦焊接,结果表明,相比传统的空气搅拌摩擦焊接工艺,水下搅拌摩擦焊工艺体现出强烈的细晶强化作用,大幅细化了焊后组织,且明显提高了焊后接头的抗拉强度。焊后接头的抗拉强度由空气搅拌摩擦焊接头的202.5 MPa提高到水下搅拌摩擦焊接头的232 MPa。     

宏观杠杆率与微观杠杆率的差异分析

随着我国经济发展步入新常态,"去杠杆"成为防范系统性风险、推动结构性改革的重要内容。但是金融危机以来,我国的杠杆率水平存在宏观杠杆率与微观杠杆率相背离的现象,尤其是微观杠杆率水平"不增反减",这意味着"去杠杆"政策并非优化微观企业资本结构的有效方式。本文在统计分析的基础上,结合宏观杠杆率、微观杠杆率的实际现状,对二者产生差异的原因进行了分析,根据分析结论对如何衡量宏观杠杆和微观杠杆的真实水平提出建议,有利于全面准确考察我国的杠杆率水平,实现预期的"去杠杆"调控效果。     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于语料库的大学生二语/外语作文分析述评

本文回顾了近年来国内外基于语料库的大学生二语/外语写作的实证研究成果,内容包括大学生二语/外语写作语言特征以及前人的研究对研究方法和写作教学的启迪。在此基础上,文章分析了大学生二语/外语写作领域内已取得的成绩和有待探讨的课题,从而为今后的研究指明方向。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

航空发动机压气机叶片型面检测技术

叶片是关系到发动机性能的高负荷零件.严格控制叶片的制造质量,是叶片制造中的关键问题.因此,叶片的检测技术非常重要,在叶片制造的总工作量中叶片检测工作量占相当大的比例.     

数据融合在纹理识别中的应用

在室内无线通信模型的优化中,需要区分不同的墙壁对象.而对于室内墙壁的图像可以看作是纹理图像.尝试利用数据融合的方法对这些纹理图像进行识别.实验结果表明,数据融合的方法对相似的纹理图像具有较好的识别效果.     

基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。