融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法.该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像...     

基于先验稀疏模型的光谱图像压缩采样检测

压缩信号处理为更加高效地实现光谱图像数据采集和处理提供了有效途径,针对传统压缩采样检测算法未针对待测信号专门设计采样矩阵,检测性能低于传统采样方式,且鲁棒性较弱的问题,提出了一种待测信号稀疏模型先验条件下的光谱图像压缩采样目标检测方法.该方法利用待测信号的稀疏表示子空间构造压缩采样矩阵,增强采样矩阵的信息获取能力;采用...     

基于深度学习的系统异常检测综述

基于深度学习的系统异常检测可划分为：基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。     

增强路由器安全性的一种措施

路由器是军用电子信息系统的关键互联设备,提高路由器自身的安全性非常必要。首先对路由器涉及到的安全问题作了较为详细地分析,然后给出一种增强路由器安全性的技术措施。该措施重点处理终点包对路由器的威胁,将入侵检测模块与数据包过滤模块进行联动,通过入侵预防、入侵时的检测和响应、入侵后的快速分析与恢复等三个环节,提高路由器抗攻击的能力。最后探讨了该措施对路由器性能的影响。     

基于改进后语义分割模型的障碍物检测方法

障碍物检测是确保无人水面艇避障和安全航行的关键技术，针对水面反光区域误检和水面分割不准确导致的漏检问题，提出了一种基于改进后语义分割模型的障碍物检测方法，通过图像预处理、语义分割模型、显著性估计实现障碍物检测。首先，通过在预处理环节对水面中反光区域进行去除，避免其对后续检测的干扰；然后，通过引入海天线估计参数，用于调整语义分割模型初始化和先验信息，提高水面分割精度；最后，在水域范围内选取H形边界集合构造背景模型，由此判断水面中非水像素为障碍物。实验结果表明：该方法可以提高水面障碍物检测的准确度。     

光电头盔系统信号处理分析与探讨

阐述了当前广泛采用的光电式头盔测位系统的组成和原理,给出了解算瞄准线参数的数学关系式。对信号处理和精度进行了分析,导出了误差表达式,可用于系统设计中误差的估算和验证。通过信号处理分析,论述了影响精度的主要因素,最后,提出了从根本上提高精度的方法——峰值点检测处理技术。     

超精密加工机床及其新技术发展

介绍了超精密加工技术、应用背景、发展动向以及超精密加工关键技术的一些最新成果。从超精密加工技术推广应用的角度阐述了其精度目标、模块化、廉价化发展趋势 ,同时就如何发展超精密加工技术全面介绍了目前机床模块化部件、传动系统、检测环节、数控系统和环境控制等领域的最新研究水平和成果。     

单相电路的一种谐波和无功电流实时检测方法

提出了一种新的单相电路的谐波和无功电流实时检测方法。它利用三角函数的有关特性 ,对畸变电流中的基波有功和无功电流分量的振幅分别进行计算 ,然后通过低通滤波器把它们分离出来 ,最后得到基波有功和无功电流分量。该方法电路结构简单、动态响应速度快、检测精度高 ;既可得到单独检测出畸变电流中的任何电流分量 ,又能得出谐波和无功电流之和。仿真和实验研究证实了方法的有效性和可行性。