对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

信息知识库中的数据可用性恢复策略

信息知识库在工业生产中能够提高生产效率、降低资源消耗,但数据失效频率高。针对多节点失效重构的纠删码策略较少,且未充分考虑失效数据重构时各参与节点间的链路关系,导致重构效率较低。针对信息知识库数据失效,提出一种新的重构策略。根据节点的数据处理能力,选取数据处理能力最高的新生节点为路由节点;依据路由节点与候选供应节点及剩余空闲节点的链路带宽,确定供应节点及新生节点,从而构建数据重构网络拓扑,提高失效数据重构效率。实验结果证实,与传统纠删码策略性能比较,该方法有较短的重构时间和较高的重构成功率。     

一种不需要特征值分解的MUSIC方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法。提出了一种构造参考信号的预处理模型,提出了一种适合于MUSIC方法的多级维纳滤波结构。新方法避免了采样数据二阶统计的特征值分解,降低了运算量。仿真结果证明了方法的有效性。     

机电系统故障—时间应力的关联分析技术研究

时间应力测量装置技术是一种测量和存储各种应力数据以及对这些数据进行挖掘与分析的技术。简要介绍了时间应力的基本概念及其研究应用的发展历程。在此基础上,提出了基于故障模式、影响及应力分析(FMESA)的时间应力与机电系统故障的定性关联分析方法和基于多元logistic回归的定量关联分析方法。最后,以某型航空地平仪为对象进行了案例研究。案例分析结果表明,文中提出的时间应力与机电系统故障的关联分析方法能分析出影响系统性能的关键应力因素,为机电系统的故障诊断及故障预测提供基础。     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

图像标注研究及其在情报处理中的应用

图像数据具有直观、信息量丰富等特点。图像标注方法通过获取图像特征,训练语言模型,实现用自然语言自动描述图像信息。简要介绍了图像标注方法的分类及其相关关键技术。研究表明,通过对大规模图像的自动描述,能更好地管理、分析海量图像信息,能高效地对图像进行分类、检索。结合特定的信息处理技术,图像标注可用于发现有价值的情报信息,为国防安全、战略决策等提供信息支撑。     

测量TOA和DOA的单站无源定位跟踪可观测条件

单站无源定位跟踪技术中,可观测性分析是一个关键问题,但是由于TOA测量方程的非线性程度太高,直接通过计算Jacobin矩阵得到的可观测矩阵形式非常复杂,很难得出明确的分析结果。采用新的思路推导了一种TOA测量方程的线性化方程,分析了测量TOA和DOA单站无源定位的可观测条件。最后给出了计算机仿真结果。     

非自伴情形下时滞抛物方程的惯性流形

利用Lyapunov-Perron方法在适当的谱间隙条件和适当小的时滞假设下,证明了一类非自伴算子情形下半线性时滞抛物方程惯性流形的存在性。     

非共轴光学系统的光路计算与象质评价

针对非共轴光学系统提出新式光线抽样;运用切比雪夫数值积分建立崭新的质量函数;以最小二乘法和0.618法实现最佳象面快速自动优选;简化了坐标变换和数据输入。