目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

2006—2016年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析

使用2006—2016年宜昌断面及朱沱断面水质数据与影响因素数据,计算水质变化幅度,基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解,得到各影响因素对三峡水库出入库断面水质变化幅度的影响时长及贡献率大小.研究表明:长江从朱沱断面到宜昌断面水质变化幅度2006年为0. 07,到2016年下降到-0. 24,在年度上呈好转趋势.水质综合指数对工业污染源废水排放量的响应最大,持续时间最长;对农药施用折纯量和化肥施用折纯量的响应非常小,持续时间最短,但受其间接影响的持续时间非常长.主要驱动因素在研究时间内的贡献率由大到小依次为:工业污染源废水排放量贡献率为38. 10%、城镇生活污水排放量贡献率为33. 78%、船舶油污水贡献率为24. 17%、化肥施用折纯量贡献率为2. 61%、农药施用折纯量贡献率为1. 33%.不同污染物指数变化的影响因素不同,溶解氧的主要影响因素为船舶油污水产生量,高锰酸盐的主要影响因素为工业废水排放量,氨氮的主要影响因素为城镇生活污水排放量.     

天波雷达对空探测任务下积累时间自适应优化设置研究

针对人工设置天波雷达相干积累时间存在盲目性, 不能充分发挥雷达探测性能的问题, 以空中目标探测为研究对象, 提出了自适应积累时间设置优化方法。首先, 分析了积累时间对天波超视距雷达探测性能的影响。其次, 计算了影响相干积累时间的信号时宽和积累点数的最优值。然后, 提出了自适应设置积累点数的方法。最后, 通过实验证明了本文方法比人工方法更能提高天波雷达探测性能。     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

Optical sensing of explosives in wastewater by competitive complexation

A facile strategy for optical sensing of explosives with the assistance of 1,3,5-Triazine-2,4,6-triamine(MEL) in aqueous solution is proposed. Upon exposure to MEL, the electron-sufficient amino group in MEL was prone to form complexes with electron-deficient nitro group in explosives. The interaction could be tuned by the amount of MEL to fully consumed nitro-contained explosives dissolved in wastewater, thus prevented the gold nanoparticles(GNPs) from combining with MEL. In comparison with common detection method, the dose-response curve procedure reported here was in good linear relationship from 0 μM to 80 μM with good correlation factor(R~2= 0.9871), and was satisfactorily agreed with the proposed theoretical model. The detection limit(Lo D) was1.1 μM by spectrometer, 3.0 μM visualized by naked eyes and 21.3 nM by calculation. The procedure described in this study could be finished within a few minutes and showed its effectiveness in explosive detection upright on the gold surface in real wastewater, making this proposed method a powerful tool in several sensing platforms.     

机载激光武器及其关键技术

 机载激光武器作为一种新概念武器受到各军事强国的关注。介绍了机载激光武器系统组成、工作原理和特点，分析了机载激光武器系统的作战应用；提出了机载激光武器系统的关键技术及其应用中需要解决的技术问题。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

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。     

框架谱Beurling维数和密度的连续性

该文利用构造法， 证明一类Fourier框架谱测度(或谱测度)， 其Fourier框架谱(或谱)的上Beurling维数和上Beurling密度均具有连续性.