遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络（DNN）的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。      

基于三维光场的静态场景前景分割

为解决复杂场景中的前景提取问题提出一种基于三维光场分析的静态场景前景分割方法.首先,通过在一条直线等间距的不同视点上拍摄场景的序列图像构建密集采样的三维光场.其次,用线段检测(LSD)直线检测算法从对极平面图(EPI)中分析提取出场景边缘及其深度信息.借助分段三次Hermite多项式(PCHIP)快速插值算法恢复整个场景的深度信息.最终,通过阈值法实现对不同深度的前景物体的分割.初步实验结果表明,本方法能够较准确地恢复场景中多个物体之间的空间关系,前景分割结果较好地克服了现有基于区域聚类和数学形态学等方法在复杂场景应用中存在的过分割问题.      

电子束熔丝沉积快速制造成型技术与组织特征

利用电子束熔丝沉积快速制造技术制备了TC4钛合金薄壁结构和实体结构试样,分析了成型技术特点,探讨了组织形貌特征及形成机制。研究表明:对于薄壁结构,采用合理的工艺参数,获得的熔积层的宽度为7.4mm,层高为1.5mm;结构纵截面的组织形貌特征是原始β柱状晶与沉积高度方向大约成15°角,较为粗大,宽3～5mm,单个柱状晶贯穿几层到十几层熔积层不等。对于实体结构,熔积间距为4.7mm时得到的试样表面较为平整,熔积高度基本一致;试样纵截面可观察到明显的层带,而原始β柱状晶垂直向上生长。     

基于边缘区域增长法的飞机图像目标分割研究

对边缘区域增长算法进行了理论分析,介绍了用边缘区域增长法对飞机图像进行目标分割的主要步骤,并将该算法对飞机图像进行目标分割的效果与Otsu算法进行了对比。结果表明,该算法所分割的图像目标边缘和实际目标边缘一致性较好,边界精确、清晰。     

核空间聚类在图像纹理分类中的简化算法

模糊c均值聚类已广泛应用于模糊模式识别领域,但对于线性不可分数据并不适用.在核方法中通过将输入数据经过非线性映射投影到高维特征空间来解决非线性分类的问题.将传统的模糊c均值聚类算法应用于核空间中,对线性不可分的样本进行了核空间聚类的分类实验,得到了正确的分类结果.由于图像分类中分类样本(对应图像像素)数目庞大,造成了核空间聚类算法中特征距离的计算量过大.因此,在核空间聚类的基础上,提出了对图像先进行过分割,再对过分割的图像块进行核空间聚类的方法,大大降低了高维空间特征距离计算的运算成本,并取得了良好的分类效果.      

论当代知识分子的性格坚守——从《曾在天涯》到《沧浪之水》的继承、反思和超越

在新的历史语境下,面对汹涌澎湃的市场经济大潮,知识分子是坚守还是扬弃？《曾在天涯》中的高力伟和《沧浪之水》中的池大为的心路历程,提供了一种不完美但是切实可行的解决问题的方式。     

基于变分分割模型的结冰冰形测量方法

结冰冰形是结冰风洞试验中关注的要素之一,针对其冰形测量问题,提出了一种基于变分图像分割技术的非接触测量方法。基本思路是对翼型结冰俯视图像进行图像分割,将获得的曲线标定后与翼型数模结合,得到最终结冰冰形。为了排除结冰图像中不相干物体和因素的干扰,更精确获取结冰冰形,提出了选择分割的思想,构造了区域特征函数,建立了新的能量函数。采用所提基于变分分割模型的测量方法,对结冰风洞试验冰形进行了测量,并定量分析了方法的误差,测试了方法的抗噪声能力。结果表明该方法对结冰冰形的测量是准确可行的,且具有较高的精度,另外,其对噪声具有鲁棒性。所提方法可推广至其他与物体形状相关的测量中。     

基于CCD图像的点云区域分割方法

提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。     

基于LabVIEW与IMAQ的汽车牌照识别

提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法。在LabVIEW平台上,利用IMAQ V ision强大的图像处理功能,对CCD摄像机获得的图像进行预处理、车牌定位处理、字符分割处理、字符识别处理,最终得到通过车辆的车牌号码,实验结果表明该方法的可行性。     

边条翼前缘涡非定常涡场特性研究中PIV技术的应用

描述了应用PIV技术在水槽中对边条机翼上旋涡及破裂旋涡流场进行的测量和分析。实验是在北航水槽中进行的。通过PIV技术的测量,揭示了旋涡及破裂旋涡中的非定常特性,这种非定常特性同飞机上机翼、尾翼的抖振密切相关。实验结果表明,对于未破裂的边条涡,存在着两种非定常特性,其一是剪切层中不断地有小涡沿剪切层输运和合并。其二是由一次涡诱导的二次涡与剪切层中的小涡互相诱导引起的非定常现象。对于破裂涡,则发现与未破裂的涡相比,截面上涡量分布的区域突然扩大很多,最大涡量的绝对值也比上游未破裂区截面上的涡量最大值小。此外还发现在涡量分布区域出现反涡量,这同涡破裂后出现涡核螺旋变形有关。对于同一截面处涡量分布是非定常的。