基于单阶段网络模型的目标检测改进算法

针对目前单阶段目标检测算法中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出一种基于单阶段网络模型的目标检测改进算法。该算法使用深度残差网络对基础网络进行替换,提取更优秀的特征;增加一层用于检测小目标的底层特征图;结合反卷积和特征融合的方法,对提取出的高层特征图与底层特征图进行融合,使新的特征图中包含更丰富的上下文信息;设计更密集的检测框且在每层卷积层后都添加批规范化操作以提升模型训练速度,防止过拟合。仿真实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC2007数据集上较原始算法检测精度提升1.3%,检测效果更加准确,同时改进算法显著改善了误检、漏检等问题;但由于网络复杂度过高,导致检测速度有所下降。     

对苏联坦克设计思想的分析

本文就苏联人设计坦克的思路,从使用、时代和体制等三个方面做一番推理和分析,希望能对读者理清情报信息有所帮助。     

开孔泡沫铝表面缺陷的图像检测法

为提高开孔泡沫铝表面缺陷检测精度,提出基于傅里叶逆变换的检测法。制备开孔泡沫铝样品,采集样品表面图像,用自适应中值滤波算法预处理;用傅里叶逆变换分割缺陷区域,滤波后进行缺陷区定位,提取其特征,完成表面缺陷检测。结果表明:本方法可明显突出缺陷孔洞位置,无黑白点噪声干扰;识别表面缺陷时,误检率最高为1.4%,漏检率最高为2.8%,缺陷检测精度较高,具有一定的实用性。     

基于特征增强与损失优化的水下遮挡目标检测算法

针对水下探测机器人在海洋作业时由于目标密集、形态重叠等原因容易产生误检、漏检的问题，提出一种基于特征增强与损失优化的水下遮挡目标检测算法。算法以YOLOv4骨干网络为基础，首先在随机通道上引入邻域融合的残差结构模块，通过通道注意力机制，提升通道的信息交互能力；其后，利用α-IoU优化CIoU-Loss损失函数，并采用真值排斥因子与预测排斥因子改进坐标回归损失函数，提高目标位置回归的精度；最后，针对水下图像数据干扰信息多的问题，采用基于密集度引导的自适应非极大值抑制方法完成对输出信息的处理，提升目标检测的召回率。通过对水下海洋生物的检测实验，算法在通用场景与密集遮挡场景下目标探测的mAP值分别提高了1.43%和4.4%,验证了算法的有效性。     

基于线性阵列包络线偏移叠加的车辆检测方法

基于声信号和震动信号的车辆目标探测,广泛应用于战场侦查、安防和反恐等领域。提出了一种基于声信号和震动传感器线性阵列包络线偏移叠加的车辆目标检测方法。该方法根据信号包络线特征和相似性,通过偏移叠加的方法进行信号检测和速度估计,不仅能提高对运动车辆目标的检测效率,还可给出它们的运动方向和速度。实验数据分析表明：除了多个车辆同时经过会导致目标信号在时域内重叠外,其他情况下车辆目标都能检测识别;与利用单个传感器的信噪比和持续时间等特征进行检测的结果相比,误检率由61％降至0%,而漏检率由7.8%升至12.5%.     

图像特征与图像内容检索方法分析

本文介绍了图像数据特征的表述及图像内容的检索方法，并对图像中的颜色特征、纹理特征；形状特征进行了分析，以便于图像特征的提取及图像内容的匹配，从而实现图像内容的检索，力图像数据库的储存、检索、处理提供相应的研究方法。     

基于专利视角的导弹制导控制技术发展趋势研究

以国外主要的导弹制导控制关键技术为研究对象,对1968年至今的全球相关专利进行了检索,并借助相关情报信息对专利数据进行了分析和挖掘。研究了导弹制导控制技术的发展趋势、技术优势国家或地区,以及全球主要创新主体的专利申请情况,并分析了国内外导弹制导控制的技术发展现状、各国科研机构技术实力、技术研究热点等状况。     

数字图书馆基于内容的检索技术研究与实现

基于内容的检索技术是数字图书馆研究的热点问题。本文分析了全文检索和图像检索的关键技术，提出图像检索应建立在相关反馈、视觉特征和对图像内容加注的文字进行全文检索相结合的基础上，并在原型系统上给出了实验结果。     

基于滑模观测器的AUV传感器故障检测

针对AUV(自主水下航行器)模型的非线性特点,利用滑模观测器对其进行状态估计,并将观测器输出和传感器输出之差作为残差.为了降低误检的概率,设定了两个残差阈值,当残差大于较大的阈值时,立即判定有故障发生,当残差在这两个阈值之间时,系统发生报警,并将前一段时间的一组观测数据和传感器输出数据进行统计分析,判定是否有故障发生.这样既不会漏检大幅度故障,又能够及时检测出缓变故障,达到实时故障检测的目的.仿真结果说明了这种方法的有效性.     

基于车载计算机的红外图像移动目标检测

环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明：改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。     

俄罗斯陆军战术指挥控制系统发展郭正祥(5)

情报的接收与利用前文简述了情报侦察等问题,本文将介绍情报机构指挥官如何从配备的侦察设备上(无人机、雷达和激光测距仪)接收和利用情报信息等问题。俄罗斯专家认为,对情报信息至少要有以下要求:第一,必须确定所探测的是什么目标,如坦克、自行火炮、汽车及步兵班等。     

多传感器分布式融合检测自适应算法

多传感器融合检测系统的主要结构为分布并行式融合结构，贝叶斯融合检测策略则是分布式融合检测系统中最典型的一种融合方法。在该策略中必须给定假设的先验概率和各个传感器的虚警概率和漏检概率，而在实际应用中，这些统计量是未知的或者随时间变化的。文中给出一种分布式融合结构的自适应融合算法，可以在线自适应学习先验概率、虚警概率及漏检概率，从而利用融合算法解决决策融合问题。计算机仿真结果表明了算法自适应逼近传感器虚警概率和漏检概率的过程，及融合检测的有效性。     

无人化作战情报流程问题研究

为对战场无人化作战分队更好地实施指挥决策和控制,突出无人化作战情报流程活动研究的重要性,从分析无人化作战情报信息活动的新特点入手,探讨无人化作战情报流程的发展变化以及情报信息活动的新流程,并给出其实现方式。该研究可为无人化作战分队这一新型作战力量在战场效能发挥,取得作战成功起到倍增作用。     

德军无人机系统概述

现代军事行动中,及时获取情报信息是军队取得指挥与控制权的关键。战略调整与技术进步促使军事行动不断在空间、时间与力量之间发生转变,越来越有利于情报信息的获取。日益增加的非对称威胁要求军队具备全面搜集、处理、传输与运用情报信息的能力。因此,德军正在遵循     

基于语义分割的二阶段舰船目标检测算法研究

为提高图像制导弹药对大型舰船目标的毁伤效能，解决大型舰船目标关键部位漏检和定位精度差等问题，以Yolo v3为基线网络，提出了基于语义分割的二阶段目标检测算法。在主体目标准确检测的基础上，利用DeepLab v3plus网络在主体目标区域进行像素级检测，确定舰船关键部位的轮廓边界，提高了舰船关键部位的检测精度和定位精度。利用Linear bottlenecks结构在低分辨率主体目标中提取特征，减少特征损失，降低模型计算量和参数量，获得了较高的检测精度和定位精度，同时提高了算法的处理速度。     

充分利用引信技术预研成果发展我国战场侦察传感器系统

本文从及时准确获取战场情报信息对于取得现代战争胜利的重要性出发，讨论了发展战场侦察传感器的重要意义，论述了战场侦察传感器系统的用途、发展与应用状况，以“伦巴斯”（ＲＥＭＢＡＳＳ系统为典型分析了战场侦察传感器系统的构成及工作原理，从技术本质上分析了战场侦察传感器技术与引信技术的内在联系和本质上的一致性，指出充分利用引信技术预研成果是发展我国战场侦察传感器的捷径。     

充分利用引信技术预研成果发展我国战场侦察传感器系统

本文从及时准确获取战场情报信息对于取得现代战争胜利的重要性出发，讨论了发展战场侦察传感器的重要意义，论述了战场侦察传感器系统的用途、发展与应用状况。以“伦巴斯”ＲＥＭＢＡＳＳ系统为典型分析了战场侦察传感器系统的构成及工作原理，从技术本质上分析了战场侦察传感器技术与引信技术的内在联系和本质上的致性，指出充分利用引信技术预研成果是发展我国战场侦察传感器的捷径。     

俄罗斯陆军战术指挥控制系统发展(4)

本文将介绍俄罗斯陆军自动化指挥控制系统情报信息搜集、处理、传输和使用的全过程。以便更清晰地了解其情报信息任务、流程和作业。无人机是俄军获取情报信息的重要工具,但其飞行能力有限。为了用图像全面覆盖200000m2(400m×500m)的地域,无人机在200m高度飞行,大约需要拍摄4000组照片。为此,无人机需要直线飞行(不包括盘旋)约1600km。无人机平     

一种用于导航系统故障检测的简易方法

讨论了基于测量模型的、用于检测导航系统故障的一种检测方法，将一般的奇偶检测法运用到导航系统的故障检测问题上，并讨论了检测门限值的确定。最后举例说明，该方法使用简便、误检率低、隔离故障效果好。     

《兵工学报》征稿简则

(2006年1月修订)中国兵工学会主办的《兵工学报》是以应用研究、工程技术和基础理论为主的综合性学术刊物。本刊的宗旨是报道和反映兵器科学技术学科重要领域的科研成果,促进学术交流,推动我国兵器科学技术学科发展。《兵工学报》为双月刊,面向国内外公开发行,主要读者对象为科研、生产单位和高等院校从事科学研究、工程设计的科技人员和研究生。本刊是中文核心期刊,国内重要数据库统计源用刊,并被美国《工程索引》(Ei)、美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》(P>K)、美国《剑桥科学文摘》等国际权威检索文献数据库收录。1征稿范围应用研究、工程技术和基础理论方面的学术论文；实验技术与分析的研究报告；综述性文章；研究简报；重要学术动态和科研简讯。国家、省、部级及军队和院校科研基金资助项目的论文优先录用。2来稿要求