基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

智能化舰船要害检测、轨迹预测与位姿估计算法

准确检测与打击舰船要害部位可有效提升反舰导弹毁伤效能。针对舰船要害部位检测精度低、导引误差解算精度不足等问题,提出基于深度学习的舰船要害关键点检测、轨迹预测与导引头位姿估计算法。融合深层语义信息与浅层定位信息,采用SoftPool池化保留细粒度特征,提升多角度多尺度舰船要害部位检测精度;将关键点检测结果与舰船空间结构建立映射,解算导引头三维位姿;引入长短期记忆网络挖掘要害打击点时空特征,实现多尺度舰船要害动态轨迹预测。实验结果表明：所提算法对舰船要害部位检测与轨迹预测精度高,导引头位姿估计结果较准确,满足自主突防视角反舰导弹对复杂海战场的态势感知需求。     

SERF原子自旋惯性测量检测误差分析及抑制

在无自旋交换弛豫(SERF)原子自旋惯性测量装置中,检测系统的性能是决定输出信号灵敏度和稳定性极限的关键因素。为有效抑制SERF原子自旋惯性测量的低频随机噪声,在横向电子自旋极化率稳态解和旋光角表达式的基础上,建立检测相关的输出信号误差机理模型,明确了检测系统影响最终测量信号噪声的主要因素。研究结果表明：检测光入射气室时的初始光强作为信号背景直接引起刻度系数的波动而非作用于电子自旋,而检测光的非理想线偏振导致电子自旋产生横向抽运效果和横向光频移作用,从而引入测量误差。针对检测系统影响测量信号噪声的主要参数,设计了参数优化路径：先通过优化检测光频率,提高惯性测量刻度系数,后通过检测光功率的优化,减小横向抽运效应、横向光频移作用及检测光背景波动。实验表明：通过对比输出信号的Allan方差,优化后SERF原子自旋惯性测量的零偏不稳定性减小了1.8倍,速率斜坡噪声系数从0.124 (°)/h²减小至0.041 (°)/h²,达到了抑制测量信号低频随机噪声的效果。     

谐振式科里奥利质量流量计

对谐振式科里奥利质量流量计的基本敏感机理进行了论述.基于典型的U型管敏感结构,建立了谐振式直接质量流量计的数学模型,给出了检测质量流量的信号解算模型,设计了一种信号解算电路并研制了相应的样机.实测结果表明:所研制的信号检测电路的测量误差小于0.1％,具有一定的实用价值,为样机研制提供了具有一定参考意义的理论和实验研究结果.     

热障涂层红外热无损检测的建模和有限元分析

在柱坐标系下以轴对称模型描述热障涂层结构TNDT(Thermal Non-Destructive Testing)的瞬态热传导,建立相应的物理模型.用有限元分析软件ANSYS计算热障涂层结构受热脉冲激励后的温度场,研究TNDT可检信息参数(如最大温差和最大对比度)与脱粘缺陷半径、深度、涂层厚度的关系.结果表明,在涂层厚度一定时,最大温差和最大对比度与脱粘缺陷半径成非线性关系,它们随着缺陷半径的增大而增加,且存在上限饱和值;在缺陷半径一定时,最大温差和最大对比度与涂层厚度成非线性关系,且随着涂层厚度的增加而减小.这些研究结果为热障涂层内部脱粘的红外热无损检测及表征提供了基本理论依据.     

基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法

投影寻踪方法能有效提取数据中的非高斯结构凸显异常信息,但在求解最优投影方向时存在计算量大、运行时间长的问题,为提高处理效率,提出一种机群环境下的并行算法.选用偏度和峰度组合作为投影指标,将所有像素光谱作为特定投影方向集依次搜索,求解最优投影方向.在并行计算各候选方向投影指标时,分割图像数据分布存储于各机群结点,数据子块朝候选方向并行投影后,将指标计算式变形分解,使各结点在指标计算过程中所需数据均为本地数据,解决数据局部性问题,并采用一种"轮流作主"的机制提高算法负载均衡程度.利用实用型模块化高光谱仪数据在机群系统上进行测试,达到了较好的加速效果,表明该并行算法具有良好的并行性能.     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

一种BOC调制信号的同步主峰检测新算法

BOC(Binary Offset Carrier)调制信号具有相关函数多值性,这就导致接收机同步阶段容易错锁在虚假相关主峰上。本文提出了一种新的主峰检测算法,很好地解决了接收机同步中出现的此类错锁问题。新算法通过本地增设一条QBOC支路,与BOC支路结果经补零、移位、相加计算而实现,称此算法为OQCC(Offset Quadratic Cross-Correlation)算法。理论与仿真分析结果表明,OQCC算法同时适用于奇数阶和偶数阶BOC调制信号;能够在不改变BOC信号主峰宽度的情况下,通过降低副峰,有效提高主副峰分离度;在同等条件下,可有效提高BOC信号主峰检测概率,降低BOC信号副峰检测概率。     

赛灵思静态随机存储器型FPGA单粒子翻转检测

以XILINX XC2V3000现场可编程门阵列（FPGA）为例,分别通过ICAP和Selectmap接口对配置存储器进行回读检测,并通过局部动态重构的方法实现了故障注入,对单粒翻转（SEU）检测方法进行验证。结果证明回读与重配置是进行FPGA抗SEU设计的有效方法。