石榴修剪“五注意”

石榴是集果实采食性与观赏性于一体的多年生落叶小乔木，具有喜光性强、耐寒性差、主干不明显等特点。石榴对修剪反应敏感，不当的修剪会造成树体徒长或树势过弱，故修剪应注意以下几点。     

石榴修剪"五注意"

石榴是集果实采食性与观赏性于一体的多年生落叶小乔木,具有喜光性强、耐寒性差、主干不明显等特点.     

基于三维注意力与混合卷积的高光谱图像分类

针对现有高光谱图像分类模型在特征提取的过程中有效特征关注缺乏的问题，提出了一种基于三维卷积注意力与混合卷积的高光谱图像分类方法。该方法使用三维卷积和二维卷积串联完成对高光谱图像空谱特征的提取，并在三维卷积阶段引入注意力机制，使得模型在提取底层空谱特征的同时实现对有效特征的关注和激活。相对于传统三维卷积模型，提出的分类模型减小了运算复杂度，提升了模型噪声抑制能力，提高了分类效果。针对该方法的消融实验证明了提出的三维卷积注意力机制的有效性，在印第安松树林和帕维亚大学两个公开数据集上与其他5种分类模型的对比实验中取得了最优的分类精度。     

夜视车载平显视场人机工效分析

为了提高平视显示器在特种车辆夜间驾驶这个新型应用背景下的人机工效,对夜视车载平显的视场和眼盒进行分析评估。引入国内外标准中人体尺寸、视觉特性等相关数据,结合特种车辆的复杂夜间应用环境,对夜视车载平显的设计眼位、显示视场和眼盒进行人机工效仿真分析和试验验证,通过对结果的分析和比较,为夜视车载平显视场和眼盒的设计改进提供依据,提高"驾驶员-平显-环境"人机系统的适配性。     

基于背景还原的红外伪装效果评价方法

针对复杂环境背景下目标红外伪装效果评价问题, 提出了一种基于背景还原的红外伪装效果评价方法。首先利用改进的Criminisi算法对目标遮蔽下的背景区域进行修复, 得到背景还原图像, 然后与原图进行相似性度量; 考虑到实际还原背景与理想还原背景之间因图像修复算法局限性而引起的偏差, 使用IL-NIQE模型对背景还原图像的修复质量和还原效果进行评价; 最后将相似性度量值与还原效果度量值进行非线性融合, 完成目标红外伪装效果的综合评价。实验表明, 该评价方法符合人眼视觉特性, 能够对复杂环境背景下目标的红外伪装效果进行较好的客观评价。     

基于全局感知机制的地面红外目标检测方法

针对地面场景下的红外目标检测易受复杂背景干扰、检测精度不高、易发生误检和漏检的问题, 以车辆红外特征为研究对象, 提出了基于全局感知机制的红外目标检测方法。在以Darknet-53为主干网络的基础上, 结合具有全局信息融合的空间金字塔池化机制, 在增大模型感受域的同时增强了模型的全局信息感知力和抗干扰能力; 设计了平滑焦点损失函数, 解决了图像内因目标相互影响而导致的检测精度不高、易出现误检、漏检等问题。实验表明, 在Infrared-VOC320数据集上, 该算法的平均检测精度为80.1%, 较YOLOv3提高了4.4%, 检测速度达到了56.4 FPS, 有效提高了复杂背景下红外目标的检测精度, 实现了对红外目标的实时检测。