基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法

利用太阳射电暴影响全球定位系统(global positioning system, GPS)性能这一特征,提出一种基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法。首先计算观测地的太阳高度角,接着筛选出“降点”和“升点”用于确定单个观测地单颗卫星的波谷时间区间,最后综合多颗卫星和多个观测地得到太阳射电暴的检测结果。实验结果表明:太阳射电暴检出率随太阳入射角的增大而增大,在L2频段对600太阳流量单位(solar flux unit, SFU)以上的太阳射电暴检出率达到80%以上,在L2频段检出效果优于L1。该检测方法识别率高,成本低,不依赖于射电望远镜,能进行全天候实时的监测。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。     

一种基于工作流网的游戏作弊检测系统

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警，有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理，在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM），并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法，BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势，并且能更早地事前预警泡沫；在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中，新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间，发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

下一代光接入网中物理层关键技术研究进展

5G和数据密集型应用的兴起对下一代光接入网的容量提出了新的挑战.作为最成熟的宽带光纤接入技术，无源光网络（passive optical network，PON）受到了广泛关注.为了在满足功率预算的前提下实现更高的传输速率，提升物理层性能的关键技术一直是该领域的研究热点，同时尽可能地降低系统成本对PON的大规模部署有着重大意义.该文梳理并总结了光接入网中物理层关键技术的研究进展.介绍了PON标准的演进和现状，分析了下一代PON面临的挑战和成因，重点阐述了数字均衡技术、高阶调制格式、光放大、前向纠错、非线性串扰实验分析以及低成本相干检测等关键技术及其研究进展，并综述了当前相关工作的研究成果.