基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明：相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。     

基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

一种用于战术通信网络仿真的通信业务量模型

针对战术通信网络仿真的实际需求,在分析现有通信业务量建模方法基础上,基于吸引系数法和泊松流模型,提出了一种用于战术通信网络仿真的通信业务量建模方法。该方法依据泊松流模型构建了指挥机构生成通信业务总量模型,根据指挥机构两两之间通信业务量大小关系建立了吸引系数矩阵,依据吸引系数占比将指挥机构生成通信业务总量分配至接收用户,最后引入了不同作战阶段通信业务量强度繁忙系数。仿真结果表明,该方法能够快速有效生成指挥机构通信业务量,较好满足战术通信网络仿真需求。     

进口热斑在气冷涡轮动叶流道内迁移特性分析

为了解涡轮进口热斑的运动特性对涡轮叶片热负荷分布的影响,对存在进口热斑时高压气冷涡轮动叶流道内冷热流的非定常运动特性进行了研究,揭示了热斑在气膜冷却流、叶顶间隙泄漏流以及动静叶栅运动干涉等因素综合作用下对气冷涡轮叶片热负荷的影响。研究发现:冷热流在高压动叶入口处被高压动叶截断而交替流入流道,热流对动叶的影响主要集中在动叶前缘以及压力面附近,对动叶前缘造成直接的热冲击振荡;在周向气流角的作用下,在高压动叶栅流道内,低温流体逐渐向吸力面流动,而高温流体主要向压力面流动;气冷涡轮在浮力以及间隙泄漏流的作用下,改变了流道内部二次流分布,使得迁移到动叶压力面上的高温流体向叶根迁移,吸力面低温流体向叶片中间截面聚集。所得结论可对涡轮冷却设计提供理论参考。     

基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法

针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。     

水速对潜射导弹出筒流场和弹道影响

为了研究水流速度对潜射导弹出筒过程的影响,基于混合多相流模型、Singhal空化模型和导弹动网格技术对不同流速下导弹弹射出筒过程流场进行数值计算,获得了考虑肩部空化现象的导弹出筒多相物理现象和发射装置载荷。结果表明,流速带来了流场的不对称;随着流速的增加,迎流面空泡长度减小,背流面空泡长度增加;导弹迎流面壁面压强大于背流面压强,从而形成侧向力,弹体在水流方向发生偏转。研究结果对于水下发射理论研究和工程应用具有指导意义。     

流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法

提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实网络数据的仿真测试结果表明:所提算法在相近的存储开销下,保持了较高的处理性能,准确性优于基于最近最少使用算法的大流检测及其派生算法以及基于统计计数的紧凑型空间节省算法。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。