基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。     

基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。     

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明：与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。     

采用模块化阵列的涡流探伤检测

针对工业领域的金属无损探伤中常常存在一些复杂部位,难以采用常规检测手段进行检测的问题,提出了一种优化探头结构的方法。将模块化理念引入涡流探伤中,设计并开发了一种模块化的涡流探伤系统。该涡流探伤系统将现有的互感式探头结构与电桥式探头结构相结合,结合2种结构各自的优势,以探头线圈上的感应电压值为缺陷检测的特征量,通过单片机将数据传输至以LabVIEW软件搭建的上位机并进行特征显示。测试结果表明,该系统能够检测到缺陷位置产生的感应电压值与无缺陷位置感应电压值的不同,验证了该设计的可行性,能够对金属表面缺陷进行高灵敏度的检测,实现了有效地判断金属材料缺陷位置的目的。     

机器视觉的战场适应性研究

为研究机器视觉的战场适应性,分析了战场环境中不确定性因素对军事目标机器视觉探测的影响.研究针对Faster R-CNN、YOLOv4和CenterNet 3种目标检测模型,利用样本数据充分训练,确保检测模型有足够高的检测效率.随后,在检测数据中引人不确定性因素,包括目标特性和背景的不确定性.分析表明:不确定性因素的引人...     

基于GA的卷积神经网络结构化剪枝算法

为解决传统神经网络模型过参数化问题,提高深度学习模型工程化实现的效率,提出了基于GA的结构化模型压缩算法.该方法从全局搜索空间对模型各层卷积核进行结构化剪枝,并以"高检测精度,低网络规模"为准则建立适应度函数,解决传统权重剪枝易陷入局部最优和剪枝结果对硬件平台不友好问题,获得精度损失低、模型压缩率高的轻量化模型结构.     

军用车辆轮毂电机位置传感器故障检测及容错控制

针对电传动装甲车辆恶劣工况下轮毂电机位置传感器容易产生故障问题,基于脉振高频电压注入法构建了位置传感器故障检测及容错控制系统.通过分析故障时位置传感器输出信号出现的幅值不平衡故障或正交不完全故障,采用阈值检测法实现故障检测,并使电机由有位置传感器控制切换为无位置传感器控制.仿真及实验结果表明,故障发生时,系统能够迅速检测出故障并进行容错控制,有效抑制了电机转速及定子电流的持续振荡.     

双星对地面未知辐射源直接定位方法研究

为解决卫星平台对地面辐射源无源定位需要参数测量导致的信号关联困难和信息损失问题,提出了一种针对未知辐射源的脉冲相参累积直接定位算法。该算法利用脉冲时差与相位差信息,通过最大似然估计原理构建代价函数实现定位。仿真分析表明,定位方法可有效应用于卫星平台,且在低信噪比条件下,可通过脉冲相参累积提升定位精度。     

一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法

针对无人机平台空间和资源有限、高分辨率SAR图像检测容易出现目标标注不准以及计算量过大等问题,提出一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法。该方法首先利用双边滤波器抑制高分辨率SAR图像中存在的相干斑噪声和目标内部的非均匀起伏;然后进行一次大尺度的SLIC分割,通过对超像素单元粗糙度进行分析,对存在欠分割问题的超像素单元再进行一次小尺度的SLIC分割;最后对过分割的超像素单元进行合并处理,最终得到目标检测结果。实验结果表明,该方法不仅可以提升对高分辨率SAR图像目标的检测效率,改善SAR图像目标提取能力,还有利于发现部分人工方法容易遗漏的小目标,具有很好的工程应用价值。     

基于视觉的飞行器智能目标检测对抗攻击技术

随着人工智能技术和计算机视觉技术的快速发展,利用智能目标检测技术识别空中出现的侦察机、无人机等飞行器目标已经成为了一种常见的军事防御手段.针对从数字图像层面对基于深度学习网络的目标检测模型进行混淆、欺骗,并在未来将数字攻击结果实物化的可行性问题,提出了一种基于视觉的限定攻击区域的飞行器目标检测对抗攻击方法.利用飞行器数...