基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

关于改进部队心理服务工作技术的思考

<正>部队心理服务工作是运用心理学的理论和技术,以解决官兵心理困扰、提升官兵心理健康水平为目的的工作。心理服务工作的重点在于能否对官兵的心理问题早发现、快干预、速解决。心理服务工作技术是提高心理服务工作效能的重要手段和方法,与其效能提高有着密不可分的关系。因此,采用恰当的技术对提升心理服务工作效能具有重要意义。调研发现,一些部队心理服务工作技术手段较为单一,限制了心理服务工作开展的效率。     

基于元数据的作战数据资源目录体系构建

如何摸清作战数据资源底数,解决“数据孤岛”问题,实现作战数据资源跨领域融合共享,是作战数据建设运用过程中面临的突出问题。基于元数据、目录服务等技术,开展作战数据资源目录体系构建相关研究。界定作战数据资源元数据和作战数据资源目录概念内涵,提出作战数据资源目录体系总体框架,设计作战数据资源核心元数据分类模型,提出一套基于元数据的作战数据资源目录构建方法和服务模式,为作战数据资源目录体系建设提供了有效的技术路径,为推动作战数据资源融合与共享作出有益探索。     

分离谱处理方法在L(0,2)模式超声导波管道检测中的应用

超声导波无损检测技术在管道检测过程中,由于超声导波存在频散和多模式特征,其遇到管道边界和不规则缺陷通常会发生模式转换,导致检测信号分辨率降低。为了将L(0,2)模式导波与其他模式导波分离,提升检测信号分辨率,提出使用分离谱处理方法处理L(0,2)模式超声导波检测信号。在分析该方法工作原理的基础上,优化了其滤波器参数,处理管道不同周向缺陷的检测信号,以信噪比和缺陷杂波比为标准,选择了具有最佳分离效果的SSP信号重组方法。研究结果表明：SSP可以将L(0,2)模式导波与其他模式导波分离,并只保留L(0,2)模式导波;与处理前信号相比,分离谱处理方法信号的分辨率得到了提升,信噪比和缺陷杂波比分别提高了约1.08倍和4.39倍。     

金属柱状体工件内缺陷超声检测的特征分析

超声技术是检测金属柱状体工件内部缺陷的常用方法,但是在缺陷的重构和类型识别方面还缺乏有效的方法。针对超声检测金属柱状体工件内部缺陷的情况,研究单个圆周截面上360°检测得到回波信号特征的分布规律。为了深入全面地分析规律普遍性,采用ansys仿真软件得出不同情况下仿真回波信号,并经证实仿真回波有效;结合实际的缺陷类型和缺陷回波特点,分析了不同位置圆形、椭圆形、矩形缺陷的仿真回波信号幅值和时间延时的规律,为进一步的缺陷识别和重构奠定基础。     

同时收发认知抗干扰系统的改进能量检测算法

为增强复杂电磁环境中同时收发认知抗干扰通信系统的性能,研究了基于该系统的改进能量检测算法,推导出瑞利衰落信道中系统的检测概率、虚警概率及中断概率的理论表达式。该改进方法思想是将自干扰信道容量与接收机所需传输速率进行比较,通过比较结果确定能量检测门限值。仿真结果表明,改进能量检测算法能够有效地降低自干扰信号对同时收发认知抗干扰接收机的不利影响,提升系统的中断性能。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

光流算法研究

光流的测量是视频序列处理和视频挖掘中的基本问题。首先简述了光流法的基本原理,即物体亮度不变特性;然后阐述了计算光流的4类算法:微分方法、区域匹配方法、基于能量的方法和基于相位的方法,并对当前主流的能量算法进行了详细探讨;最后对各种光流算法的评测方法与测试集进行了说明。     

网络作战能力评估研究

近年来,国内外学者对网络作战能力评估问题进行了大量深入的研究,并取得了很多重要成果,但是缺乏对该领域研究现状的归纳与总结。网络作战能力评估主要涉及指标体系构建、指标权重确定以及评估方法的选择,归纳了3种网络作战能力评估指标体系构建方法及划分角度,并进行对比分析;梳理了3种评估指标权重确定方法,并对其特点进行总结;介绍了几种常见网络作战能力评估方法。为组织网络作战能力评估提供一定的借鉴和参考。