基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

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。     

基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法

针对智能船舶的自主航行障碍物视觉快速检测与测距需求,提出一种基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法。从障碍物检测速度和计算量的角度出发,该方法可提升智能船舶环境感知能力。首先,针对障碍物检测问题,在Yolov4检测模型的框架下,构建基于MobileNet特征提取网络的DIS-Yolo水面障碍物检测模型,实现模型网络结构的轻量化改进。其次,针对障碍物测距问题,基于所构建的障碍物检测模型和COMS成像模型,提出水面障碍物测距机制,实现水面障碍物的高精度测距。最后,通过模拟实验验证所改进模型的有效性与测距函数的精确度。所提出的方法可提升智能船舶的航行安全性,同时可为智能船舶环境感知需求提供新的思路。     

基于多分支注意力改进的YOLOv5无人艇目标检测方法

针对水面无人艇目标检测类别多、尺寸小、形变大等难题,提出了基于多分支注意力改进的YOLOv5检测算法。首先提出了一种SAv2Attention模块,通过对通道的“复制-转换-合并”等处理,实现卷积层通道间与通道内特征融合,提升网络的局部感受野,然后将其嵌入到YOLOv5网络,最后在构建的真实海试数据集上进行了大量对比实验。结果表明,SAv2Attention可有效提升YOLOv5的检测精度,典型海面目标数据集上,mAP@0.5检测精度达到94.6%,mAP@0.5:0.95检测精度达到60.9%,相较于原生算法分别提高1.4%和3%,对小尺寸目标平均检测率APS提升4.3%,证明所提方法能有效提升无人艇对水面小目标的检测能力。     

一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

提高民兵、预备役部队军事训练的层次与质量

“军无习练,百不当一;习而用之,一可当百”。军事训练是和平时期提高部队战斗力的根本途径。近些年,各级抓民兵、预备役部队军事训练的力度大、工作实、成效好,快速动员和遂行任务能力得到进一步提高。但也应清醒地看到,民兵、预备役部队军事训练还存在着观念陈旧、手段单一、层次较低等突出问题,必须深入贯彻落实科学发展观要求,着眼新形势新任务,在抓转型、抓落实、抓改革上下工夫,提高训练层次与质量。转变指导思想,推进军事训练逐步转型。思想先进,行动才能自觉。当前,世界新军事变革使战争形态加速向信息化演进,我军军事训练领域正在发…     

快速精准,在战“疫”中提升动员能力——安徽省合肥市国防动员系统激活动员潜力抗击疫情纪事

抗击新冠肺炎疫情,是一场没有硝烟的战争。在这场阻击战中,安徽省合肥市国防动员系统持续激活动员潜力,在防控一线研战备战、练兵强兵,探索战时国防动员潜力向战斗力转换的新路径,实现国防动员能力在战“疫”中不断跃升。数据真实确保精准动员。此次疫情,最大的困境就是初期医疗防护物资不足。2月8日,驻合肥两家部队医院医疗物资告急,向合肥警备区发来援助请求。     

炸药动态起爆对舰船上下邻舱结构的毁伤效应研究

为研究炸药动态起爆对小型作战舰艇相邻舱室的破坏效应,首先采用LS-DYNA有限元软件,分析了装药在下舱静态起爆时对邻舱的毁伤形式;然后,计算了装药在动态起爆和静态起爆时舱壁的飞散速度和舱内的冲击波超压值差异;最后,计算了不同质量装药在动态起爆时对组合舱室的毁伤情况。结果表明:炸药在下舱内爆时,上舱舱壁受到下舱顶板变形发生挤压变形,主要变形区域位于顶板处;运动装药相比静态装药对速度正方向舱室的毁伤效果明显提高,且速度正方向舱壁焊接处破裂位置发生了改变,上舱舱壁出现了更大形变;装药质量的改变可影响舱室率先破坏的位置,从而间接影响到对邻舱的破坏形式。