部队级计量技术机构的质量管理体系构建

根据2020年12月新修订的《军队计量条例》,部队级计量技术机构是军队的基层计量部门,建立和保持质量管理体系对提高计量部门的量值传递质量具有重要意义。本文首先针对部队级计量技术机构质量管理体系难以有效构建的实际,面向部队单位,基于质量管理体系四要素构建本地化质量管理体系;其次,对照军事计量技术机构考核要求,对机构的公正性、组织架构、主要过程、质量方针和质量目标等进行了分析策划,并遵照本地化原则,设计了体系文件结构及一套便于推广应用的样例;最后,为保证体系的持续有效运行,提出相关对策建议,如部队级计量技术机构要聚焦部队作战训练任务、始终关注服务保障对象的需求以及充分发挥领导作用等。     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.     

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...