基于超密集特征金字塔网络的SAR图像舰船检测

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后,再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。     

高速公路团雾视频监测预警研究

随着高速公路建设发展,运行车辆的增加,高速公路团雾天气常造成重大交通事故。高速公路团雾监测预警工作尚未开展,为推进团雾分级预警相关标准实施、减少交通事故,利用公路沿线发光目标物的视频图像分析、前散式能见度仪资料校验,基于大气衰减定律,探究水平能见度与发光目标物光亮度参数的关系。结果表明：公路团雾天气水平能见度与发光目标物光亮度参数之间存在显著相关性;水平能见度与发光目标物光亮度部分参数存在线性关系,并可建立线性回归模型;结合“高速公路团雾预警等级”标准,可对高速公路团雾天气进行分级预警;使用高速公路团雾视频监测预警平台可向交通运营、管理部门、交通参与人发布团雾分级预警信息;发光目标物团雾视频图像监测预警方法具有科学性、创新性、可行性,可实现连续监测预警。发光目标物视频分析技术与(geographic information system, GIS)分析技术、导航技术相结合,将形成及时、准确的高速公路团雾分级预警体系。视频图像团雾监测预警模型将会成为高速公路团雾监测预警的主要手段之一。     

基于捷变频联合数学形态学的干扰抑制算法

数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)通过截获雷达发射信号并对其进行调制和转发,在距离维上形成欺骗式干扰,严重影响了雷达对目标的检测与跟踪。针对这一问题,提出一种捷变频联合数学形态学的密集假目标干扰抑制算法。首先,采用最大类间方差法(Otsu)对脉冲压缩后的数据进行二值化处理。然后,通过数学形态学中的开运算抑制干扰和噪声。最后,通过二维稀疏重构获得距离-速度二维高分辨,实现对目标的检测。仿真实验与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。     

基于多尺度密集特征融合的生成式对抗除雾网络

在真实雾天场景下,针对除雾网络无法去除远处雾气、天空区域容易出现噪声的问题,提出了一种基于多尺度密集特征融合的生成式对抗除雾网络,并采用制作的合成雾天数据集进行对抗训练.首先,对除雾网络进行设计,构建了网络模型;其次,从合成晴朗天气图像中利用深度标签生成逼真的雾天数据集,以适用于真实雾天除雾领域;最后,在真实雾天数据集上测试,选取近几年具有代表性的6种基于深度学习的除雾网络进行主观视觉效果,并借助除雾领域常用的无参考图像质量评价指标进行客观分析.研究结果表明:提出的除雾网络在真实场景下的除雾效果较其他网络有显著提升,主观视觉效果明显优于对比的除雾网络,在无参评价指标上综合表现优于其他除雾网络.     

应用离散单元法对二维流化床内流态进行数值模拟研究

采用基于颗粒轨道模型的欧拉-拉格朗日数值模拟方法,将广泛应用于岩土力学中的离散单元法DEM (Distinct Element Method)引入流体力学中以计算颗粒与颗粒之间的作用力,同时考虑颗粒与流体间的相互作用(双向耦合),对二维流化床进行数值模拟,结果与实验观察到的现象基本一致,预示着离散单元法在密相气固两相流数值模拟研究中具有广阔的前景.     

基于残差密集块和自编码网络的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合是复杂环境中获得高质量目标图像的一种有效手段,在目标检测与跟踪、图像增强、遥感、医疗等领域有广泛应用前景.为解决目前基于深度学习的红外与可见光图像融合方法中存在的网络无法充分提取特征、特征信息利用不充分和融合图像清晰度低的问题,本文提出了一种基于残差密集块的端到端自编码图像融合网络结构,利用基于残差密集块的编码器网络将图像分解成背景特征图和细节特征图,然后将两种特征图进行融合,再通过解码器进行重构,还原出最终的融合图像.测试结果表明,本文的方法可以得到清晰度高、目标突出、轮廓明显的融合图像,在SF、AG、CC、SCD、Qabf、SSIM 6个融合质量评估指标上与目前代表性融合方法相比均有不同程度的提升,特别是在融合图像清晰度上优势明显,且对于模糊、遮挡、逆光、烟雾等复杂环境图像有较好的融合效果.      

端头液压支架在综采工作面的应用

从工作面概况、采煤方法及设备型号、液压支架的布置、效益分析等方面,论述了端头液压支架代替密集支护在东曲矿14404综采工作面的应用。     

GDLOF:基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法

为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的阈值,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,以通过数据集中每一点周围的邻近点的状况作为判别依据,提出了稠密单元和稠密区域的概念以及基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法.通过证明稠密单元和稠密区域中的点不可能成为离群点,使得算法减少了LOF值的计算量并显著提高效率.实验表明,该算法对于高维大规模数据集具有良好的适用性和有效性.     

异步轧制力学条件实验及理论分析

本文利用密栅云纹法结合三次样条函数求导法,通过压剪实验,测量计算出压剪区内应变速率场及应力场。结果表明,水平应变速率及应力沿试件厚向分布不均;上下表面摩擦力大小不等;压剪区内存在着横贯变形区的大剪应力场。利用实验数据回归出异步条件下接触弧的摩擦系数表达式,并结合Nadai斜面压缩金属楔解建立了新的异步轧制压力模型。新模型与实际吻合较好。     

Clarke导数的连续性与函数的严格可微性

引进Lipschitz正则条件,证明了Banach空间上Lipschitz正则函数在某点严格可微当且仅当沿每个方向的Clarke导数在该点连续;在可分空间中Lipschitz正则函数的严格可微点集是第二纲的,因而处处稠密,并得到Clarke梯度用严格导数的极限表示。