生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

基于改进能量检测的航空集群网络干扰感知

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,提出把同时收发认知抗干扰电台应用于航空集群网络节点,且每个节点采用改进能量检测方法进行干扰感知。在此基础上,分别研究了存在单/多个干扰源时的网络节点干扰感知性能,推导出干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。仿真结果表明,通过调节改进能量检测器的参数p,可以提高航空集群机载战术网络的干扰感知能力。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。     

多目标跨摄像头跟踪技术

多目标跨摄像头跟踪,指的是对于多个被寻目标,在不同场景的摄像头中找到他们出现的时间和空间信息并加以关联。算法综合利用人脸检测、行人检测、目标跟踪、人脸识别和行人再识别等技术,形成一个统一的技术框架。无论是在实现框架上,还是在准确率上都能达到商用水平。在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了二等奖。     

基于扩展标记变迁模型的时钟同步协议正确性验证

时钟同步协议是时间触发网络的一个重要组成部分,是时间触发网络实时性和确定性的关键。本文基于扩展标记变迁模型对时钟同步协议进行建模,基于模型检测方法对协议是否满足正确性属性进行验证。验证结果证明了在不同启动场景下时钟同步网络协议的正确性,也表明了扩展标记变迁模型对于协议验证的有效性。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。     

基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。     

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明：与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。     

采用模块化阵列的涡流探伤检测

针对工业领域的金属无损探伤中常常存在一些复杂部位,难以采用常规检测手段进行检测的问题,提出了一种优化探头结构的方法。将模块化理念引入涡流探伤中,设计并开发了一种模块化的涡流探伤系统。该涡流探伤系统将现有的互感式探头结构与电桥式探头结构相结合,结合2种结构各自的优势,以探头线圈上的感应电压值为缺陷检测的特征量,通过单片机将数据传输至以LabVIEW软件搭建的上位机并进行特征显示。测试结果表明,该系统能够检测到缺陷位置产生的感应电压值与无缺陷位置感应电压值的不同,验证了该设计的可行性,能够对金属表面缺陷进行高灵敏度的检测,实现了有效地判断金属材料缺陷位置的目的。