Saliency guided self-attention network for pedestrian attribute recognition in surveillance scenarios

Pedestrian attribute recognition is often considered as a multi-label image classification task. In order to make full use of attribute-related location information, a saliency guided sel-attention network ( SGSA-Net) was proposed to weakly supervise attribute localization, without annotations of attribute-related regions. Saliency priors were integrated into the spatial attention module ( SAM ). Meanwhile,channel-wise attention and spatial attention were introduced into the network. Moreover, a weighted binary cross-entropy loss ( WCEL) function was employed to handle the imbalance of training data. Extensive experiments on richly annotated pedestrian ( RAP) and pedestrian attribute ( PETA) datasets demonstrated that SGSA-Net outperformed other state-of-the-art methods.     

一种新型水质细菌总数快速检测仪的研制

为实现自然水细菌总数快速检测的需求,基于三磷酸腺苷(ATP)生物发光法,研制了K2010型水质细菌总数快速检测仪。采用研制的快速检测仪分别对大肠杆菌标准品和太湖水实际样品进行了检测。此检测仪集成高精度AD转换器件,以小型光电倍增管(PMT)为光电转换器件,通过合理的电路、光路设计,结合实验室的自制试剂,实现了对自然水环境中细菌总数的快速检测;并可以通过GPS模块进行定位,将位置信息和检测结果通过GPRS模块传到远程终端。对大肠杆菌标准品进行检测的结果表明,在4.6×101~4.67×107CFU/mL范围内,相关性达到0.951 5,检测下限达到46CFU/mL,满足水质细菌总数检测需求。针对自然水环境检测的需求,对3种不同的水处理方法进行了比较分析,在此基础上分别在夏季和冬季对太湖水进行了采样和检测。结果表明,夏季,采集到23个样本,与国标法对比发现,在102-105CFU/mL浓度范围内两者相关系数R=0.916 9;冬季采集到40个样本,水中细菌浓度较低(在101~104CFU/mL之间)。检测结果说明,研制的K2010检测仪能正确区分富营养水质和贫、中营养水质,且检测速度快,准确度较高,重复性良好,可在水环境监测中用于水质细菌的快速筛查。     

基于多传感器组网的临空高速飞行器协同检测技术研究

临近空间高速飞行器飞行距离远,速度快,单一传感器对此类目标检测能力有限.为了提高实时检测能力,行之有效的方法是多传感器融合检测.分析了目标在不同俯仰角和方位角时雷达横截面(RCS)随传感器频率的变化情况,分别仿真了X波段、P波段、C波段的探测点迹完整率,并对雷达组网协同检测系统的探测点迹完整率进行仿真.结果表明:采用分布式雷达组网协同检测方法可有效提高检测概率.     

基于 DDraw 的通用雷达余辉显示仿真

余辉仿真的逼真度和效率是制约雷达显示仿真的瓶颈,对于提升复杂战场环境下模拟训练效果具有重要意义。 文中通过探究余辉产生机理,使用 HLS(色相、饱和度、亮度)颜色空间变换技术,建立了余辉衰减算法。 设计了基于 DDraw 技术的分层余辉处理模型,满足现代雷达一次和二次信息混合显示需求;以像素点为基本单元逐点处理余辉,保证了模型的通用性。 采用 OpenMP 技术对处理效率进行提升,相对于传统方法,获得了高效、通用、逼真流畅的余辉仿真效果。     

双层动态变权的弹道目标威胁评估算法研究

针对弹道导弹威胁评估的影响因素较多,单一评估方法会降低评估结果可信度的问题,提出了一种基于双层动态变权的弹道目标威胁评估算法,先根据指标之间的关系确定威胁评估指标初步权重,再根据指标与威胁值的相对关系对权重进行修正,得到各个来袭弹道目标的威胁程度综合评估值。通过假设空防阵地遇袭的作战环境,对提出的算法进行了仿真分析,检验了算法在弹道导弹威胁评估中的适用性。