基于数据质量评价的目标估计

针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题，提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法，对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价，并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重，从而减少人工干预，提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

学情调查和数据驱动专业基础课教学探索

文章以“数字电子技术基础”课程为对象,设计了基于教学数据和问卷调查的教学框架。通过学生情况调查和雨课堂教学数据掌握学习状态和学习能力,针对性设计了个性化作业布置、拓展延伸、疫情线上自学跟学双通道等特色教学方式。结课问卷表明教学设计得到了良好评价和认可。     

基于单光子计数激光雷达的Bayesian检测研究

在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。     

基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

成型温度对PBX装药内部质量及性能的影响

针对压制成型的PBX炸药装药，选择CT无损检测、巴西实验和扫描电镜检测等技术，对比研究了室温和加热两种温度下压制成型的炸药装药内部质量、静态力学性能和细观破坏形式。结果表明，加热压制有利于改善炸药装药的内部质量，可避免产生初始损伤，且提高了装药的力学性能。细观尺度上，室温压制成型的装药主要发生界面脱黏破坏，加热压制成型装药的主要破坏形式是穿晶断裂。     

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