临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法北大核心

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。     

基于卷积神经网络和随机森林的毁伤效果评估方法

目标毁伤效果评估是现代化战争中的重要一环。针对传统的毁伤效果评估方法无法区分目标特征与背景特征而导致评估结果不准确的问题,提出了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法,记为CNN-F算法。通过卷积神经网络处理图像,提取图像特征,再使用随机森林替换卷积神经网络中的部分全连接层和softmax分类器进行目标毁伤结果分类。实验结果表明,该算法在准确度、精确度、召回率和F₁值4个指标上都达到了较高的水平,达到了83.050%、83.585%、83.050%和82.945%,其评估结果可以为指挥员下一步决策提供参考。     

基于城市作战的隐匿小目标识别技术

随着人工智能技术的飞速发展,能够自动识别、锁定和打击目标的智能化武器系统逐渐出现,代替人类执行简单的决策命令,高精度目标识别算法是智能化武器精确打击的前提。目前城市作战越来越受到世界各军事强国的高度重视。城市战场态势瞬息万变,复杂的伪装技术、目标遮挡和恶劣环境条件,给智能目标识别带来严峻的挑战。以当前先进的目标识别模型YOLOv5为基础模型,提出了一种可以多尺度学习空间和通道信息的卷积注意力模块MS-CBAM,允许每个神经元根据输入信息自适应地调整其感受野大小。实验结果表明,在国际公开COCO数据集和自建数据集Long-distance PC Dataset上mAP分别提升了0.5%和2%。训练好的轻量级模型经过TensorRT加速部署在NVIDIA JETSON TX2,实时检测帧为20 ms,满足实时检测要求。该系统也可以作为智能武器系统的一个模块,对自主型武器和无人作战系统具有一定的借鉴意义。     

面向大规模卷积计算的多忆阻器阵列互连结构设计

针对现有多忆阻器阵列集成架构中存在的数据加载、读出效率低以及阵列协同灵活性差等问题,提出一种高效率、高灵活度的阵列互连架构。该架构所采用的数据加载策略支持多种权重映射模式下的数据复用,减少了片外数据访存需求;所采用的计算结果读出网络支持多个处理单元灵活组合实现不同规模卷积运算,以及计算结果的快速累加读出,进而提升了芯片灵活性和整体算力。在NeuroSim仿真平台上运行VGG-8网络进行的仿真实验表明,与MAX²神经网络加速器相比,在仅增加6%面积开销的情况下,取得了146%的处理速度提升。     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

层次分析法中权的最小平方法的实现

本文提供权的最小平方法求判断矩阵权重排序向量的一种迭代方法,并证明其收敛性,从而使权的最小平方法在算法上趋于完善。     

二元对角矩阵Pade逼近

Chisholm在他的文章[1]中给出了二元对角Pade逼近并证明了这种逼近的若干不变性质,本文将二元对角Pade逼近推广到二元对角矩阵Pade逼近并研究了它的若干性质。     

视频综合控制台设计

本文对于带宽为１２０ＭＨｚ、显示器同步跟踪范围１５ＫＨｚ—６６ＫＨｚ的８×４视频综合控制台的主要技术指标和电路实现方法进行了详细地论证。控制台已研制,并投入使用。     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。