机动管线顺序输送混油浓度检测装置研究

在管线顺序输送中,基于油品密度的混油浓度检测技术的应用最为广泛。根据机动管线的使用特点和要求,提出了几种适合机动管线的混油浓度检测方案,进行了分析比较,并设计了一种新型测力式混油浓度检测装置。该装置主体结构采用自力机械式结构。原理简单,无需外部电源,操作使用、维修保养方便。     

混沌时间序列中弱信号的检测

介绍了混沌的基本特性,利用混沌时间序列对RBF神经网络进行训练,则训练好的神经网络对混沌序列未来时刻的值具有一定的预测能力.若混沌序列中包含有目标信号,则其混沌特性将受到影响,导致神经网络对其预测误差的增大.这样可根据预测误差对淹没在混沌杂波及混沌杂波加一定强度的白噪声中的弱目标信号进行检测.仿真结果表明这种方法优于传统的目标检测方法,有着较好的杂波抑制能力.     

基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测

遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU (SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明：本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。     

基于GAN的入侵检测系统对抗样本生成模型

随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明：AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。     

航拍图像去云方法研究综述

云区的存在严重影响了航拍图像的后期解译工作,如何高质量地去除云区干扰是当前航拍图像研究的重要内容之一。随着深度学习等技术的成熟和专用数据集的出现,航拍图像去云任务引起了研究者的广泛关注,也取得了阶段性成果。首先,介绍了几种常用数据集,结合数量、分辨率大小、获取媒介及特点进行了对比分析,同时给出了下载链接;然后,依据去云模型是否使用深度学习方法将去云方法分为基于经典理论的去云方法和基于深度学习的去云方法,突出阐述了基于深度学习的方法,并按照互补数据来源、应用场景、使用数据集、自身特点对各方法进行对比分析,重点对相关模型进行了说明,之后,介绍了常用的几种评价指标。最后,对现有方法中存在的问题进行讨论分析,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于检测数据的某型空地导弹质量排序方法

目前勤务上对空地导弹的质量检测只有简单的合格、不合格之分,难以对导弹性能科学排序.通过分析空地导弹质量的影响因素,采用模糊层次分析法对初步拟定的指标体系中定量指标和定性指标进行筛选,建立某型空地导弹质量评价的指标体系,然后设计3类专家的咨询法主观确定指标权重,最后通过导弹检测分项加权评价的方法对某型空地导弹质量进行科学...     

国防要闻

美研制新一代超音速导弹速度达现役“战斧”七倍美国军方计划从2008年开始对一种具备全球打击能力的新型导弹进行测试。据这种新型攻击系统的总设计师马克·刘易斯介绍,这是一种被称为X-51“驭波者”的超音速巡航导弹,其飞行速度可达到美军现役“战斧”式导弹的七倍。X-51的弹体由镍合金制成,长度为3.5米,是一种尺寸标准的“空对地”导弹。据估计,该弹的飞行速度将达到大约6000千米/小时,可在20分钟内从阿拉伯海飞到阿富汗。X-51由波音公司和普拉特-惠特尼公司共同为美国空军科研实验室研制。这种导弹之所以可达到高超音速的飞行速度,主要…     

星载双站SAR采用距离-多普勒算法的保相成像

星载双站合成孔径雷达(SAR)的成像可以采用距离-多普勒(RD)算法.算法的距离模型可使用二次模型和直线模型,针对系统双站的特点,讨论了高精度距离模型参数的求取方法.传统RD算法采用二次模型,在斜视情况下,二次模型可能会有较大误差,主要是会影响方位向压缩,因此讨论采用直线模型对应的方位压缩因子进行成像,从而改善方位向旁瓣.成像中为了使算法能够保相,需采用合适的方位向压缩因子,使其不破坏所成像的相位信息.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

遥感视频卫星多目标检测、跟踪和定位算法

提出基于道路掩模(Road Masking)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和数据关联(Data As-sociation)的遥感视频卫星(Video Satellite)多目标(Multiple Object)检测、跟踪和定位(Detection Tracking and Loc...