基于特征聚合的管制语音声纹深度识别方法

针对带有噪声的管制语音声纹识别问题,提出了一种基于特征聚合的声纹识别算法,能够在音频流中识别不同的管制员和飞行员的声纹特征。在经典的X-VECTORS算法的基础上,通过设计残差语谱图特征提取模块和全局可微的NetVLAD特征聚合模块,构造了端到端的说话人识别神经网络训练框架;最后在实际管制语音数据集上对各种说话人识别方法的精度进行了对比分析。实验结果表明,相较于传统的X-VETCORS方法,提出的基于声纹聚合的说话人识别方法具有更高的识别精度。     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷...     

基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝

针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。     

离子推力器栅极组件热态间距测量系统研制

为了完成LIPS-300离子推力器三栅极组件在真空、高温环境中微小热态间距的高精度测量,设计了一套使用远距显微镜的非接触摄像测量系统。基于拍摄的图像,运用交互式分区方法获得多个圆形合作标志稳定、清晰的边缘,利用合作标志和标定片完成图像放大系数标定、图像畸变校正以及栅极热态间距亚像素级测量。精度验证实验表明,本系统在非加热情况下测量精度优于6μm,在加热情况下测量精度优于12μm。大气环境下的加热实验结果显示屏栅和加速栅温度差越大,栅极热态间距的减小量越大,当温差最大为150℃时热态间距减少量达到最大,即420μm。同时,由于安装环的热变形影响,栅极在热稳态时热变形量下降、在冷却期时产生负位移现象,测量结果与国外同类实验趋势一致。系统满足栅极组件热态间距测量的需求。     

Z-Buffer算法改进

Z-Buffer算法在像素级上以近物取代远物。形体在屏幕上的出现顺序是无关紧要的。这种取代方法实现起来远比总体排序灵活简单,有利于硬件实现。然而Z-Buffer算法存在缺点：占用空间大,没有利用图形的相关性与连续性：Z-Buffer算法以算     

直接序列扩频系统中抑制窄带干扰的变换域技术

本文主要介绍了三种抑制DSSS中窄带干扰的变换域方法。与离散傅立叶变换（DFT）相比,基于重叠变换（LT）的处理方法能更有效地将窄带干扰限制在有限的子带内,这两种方法共同的缺点是：时频分辨率固定,带内频谱泄漏水平较高。基于自适应子带变换（ST）／小波包变换（WPT）的变换域技术,其时频分辨率可随输入信号灵活调整,而且对应的正交镜像滤波器具有良好的幅频特性,因而能更有效地抑制窄带干扰。     

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。