视觉惯性导航系统初始化方法综述

视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。     

交通场景行人穿越检测方法进展研究

随着自动驾驶和计算机视觉技术的飞速发展,人们对交通安全的重视程度越来越高。其中,交通场景中行人穿越检测问题是研究的热点与难点之一。对行人穿越检测这一领域进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。按照行人试图穿越、正在穿越及穿越预测三个阶段进行分析,首先分析了基于行人姿态穿越意图的研究进展(试图穿越),包括人体姿态、数据驱动和高斯动力学模型三个方面;其次讨论了基于轨迹跟踪的穿越行为检测方法(正在穿越);然后概括了基于轨迹预测的行人穿越检测方法(穿越预测);最后总结了现阶段比较新颖的多传感融合、车路协同、车联网等研究角度,并对未来该领域需重点发展的方向提出建议。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

运用警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望

适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型.     

改进的YOLOv3算法对伪装目标检测

针对现有算法对伪装目标检测效率较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv3网络的伪装目标检测算法。该算法在现有数据集下,对算法的先验框进行重聚类;依据Darknet53多次利用残差块的特点,将残差网络的级联方式由单级跳连改为多级跳连,改善误差在网络中的回传效果;在网络中添加了注意力模块,增加有用特征的检测权重。实验结果表明,与原始算法相比,改进后的算法模型具有较低的损失值且平均精度均值提高了约4.35%。     

宽带单脉冲雷达实测数据三维成像的平面视觉形态表示

针对宽带单脉冲雷达实测数据三维成像结果难以直观表示的问题,研究了平面视觉形态表示方法。所谓平面视觉形态,是指用设想的人眼沿着雷达波束方向观测得到的目标结构向适当平面的投影。为获得波束依赖平面视觉形态表示,给出了从实测数据中计算雷达波束方向的方法并从目标尺寸准确估计的角度分析了获取雷达波束方向的必要性,在确定波束方向的基础上,根据投影平面确定新的坐标系,并给出了从雷达观测坐标系到新坐标系的坐标旋转方法。给出了某民航飞机实测数据三维成像处理结果在雷达观测坐标系中的投影表示和新坐标系中的平面视觉形态表示,通过两种表示的对比分析,显示了平面视觉形态表示对特征提取的价值。     

多平台感知数据融合的被动检测系统研究

电子对抗技术和隐身技术的发展给空、天安全带来日益严重的威胁,全方位获取目标信息的态势感知系统将有利于及时、准确地作出决策以适应现代化战争发展的趋势。本文基于无源雷达和无线传感器网络的发展提出一种面向多平台感知数据融合的被动检测系统,通过贝叶斯网络技术分析监测区域中电磁环境和物理环境的有效数据,用以最大化提升目标检测性能,仿真结果验证了该系统能为防空防天系统的监测、评估和预警提供技术支持。     

多媒体会议系统中视频图像的组合

在多媒体会议系统中，同时显示多方会议参加者的动态图像，是提高现有的多媒体会议系统性能的重要方向之一。本文全面地讨论了多个视频图像的组合方式、策略和方法，提出了视频图像重迭级的概念和按视频图像重迭级组合图像的算法，从网络传输数据量和图像组合工作量两方面，分析比较了各种图像组合方式的性能。     

单像自标定的迭代优化方法

针对基于灭点的单像自标定方法精度不高的局限性,利用影像中的灭点和椭圆几何约束信息,提出一种迭代优化的单像自标定方法。根据极点-极线关系及其表示的正交性,由影像中的椭圆曲线及其所在平面的灭线确定一组正交共轭灭点对。利用这些正交共轭灭点对建立关于主距和主点的非线性模型,以主距的方差最小作为优化准则,并选用多个位置作为主点的初始值进行多次迭代优化估计,获得主距和主点的最优结果。仿真影像和真实影像实验结果表明,该方法能够有效地实现单像自标定。与基于灭点的摄像机标定方法相比,该方法能够获得更为满意的标定结果。     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

利用星载相机成像信息进行卫星姿态确定的方法(英文)

随着卫星定姿精度要求的日益提高,仅用常规卫星敏感器已经不能满足高精度定姿要求,针对该问题,提出一种利用星载相机的单点成像信息进行卫星姿态确定的算法,根据相机成像原理推导出卫星姿态角与像点位置的关系,结合数字相机的特殊成像方式,建立了用误差四元数描述的线性相机测量残差模型,并给出联合常规姿态敏感器进行联合姿态确定的方案.仿真结果证明星载相机的信息的引入使得稳态姿态估计精度由0.002 6°提高到0.000 69°,并且加快了滤波收敛速度.     

利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。     

视频传感器覆盖范围精细化计算方法

视频传感器覆盖范围计算是视频传感器网络初始配置、优化部署等的核心基础,其精度严重影响覆盖分析的结果,然而现有很多方法并未考虑计算方法执行效率与精度的影响,而方法的精度与效率在大范围监控视频覆盖分析应用中显得尤为重要。因此,提出一种兼顾速度与精度的视频传感器覆盖范围计算方法,将地理空间进行格网化;计算每个格网角点被视频传感器覆盖的状况,用0或1表示;接着,以格网四个角点的覆盖情况描述格网的覆盖情况,将格网分为16种覆盖状态;逐步细化整个格网覆盖状态非(0000)和(1111)的格网,直至达到预设精度;获得视频传感器的覆盖范围。实验结果表明,该方法能够更为精确地获得部署在地理场景中视频传感器的覆盖范围,同时兼顾了计算方法的速度和精度。     

基于机械跟踪的虚拟演播室系统中摄像机校准和定位算法

摄像机校准和初始定位是基于机械跟踪的虚拟演播室系统的关键技术之一。分析了基于机械跟踪方式的虚拟演播室系统的结构特点和性能要求,提出了基于Tsai算法的虚拟演播室摄像机校准算法和基于主动配准的虚拟演播室摄像机初始定位算法。仿真和实际应用结果表明,算法操作简便,满足了虚拟演播室高精度定标的要求。     

一种摄像机成像误差的程序化修正方法

运用函数逼近与统计检验理论对摄像机成像误差修正法进行了研究,提出一种程序式的修正方法,使成像误差修正过程无需凭人工经验反复尝试,提高了误差修正的质量与效率     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

空间非合作目标捕获方法综述

随着空间事故和失效航天器的增多,地球附近的轨道资源越来越紧张。如今世界各国都在大力发展在轨服务和太空碎片清除,作为其中最关键的技术之一,空间非合作目标捕获近年来成了太空研究领域的重点。目前,国内外各大研究机构针对非合作目标进行了深入研究,并提出了多种捕获方法,取得了较大的进展。对非合作目标进行分类,基于现有的捕获方法介绍了国内外非合作目标捕获技术发展的最新状况,总结了原理方案,分析了捕获方法和关键技术,为我国后续开展相关研究提供了一种研究思路。