基于DBF技术的星载SAR宽测绘带实现方法

在研究距离向使用数字波束形成(Digital Beanforming,DBF)实现星载SAR宽测绘带原理的基础上,分析了星载DBF-SAR距离模糊与传统星载SAR距离模糊的不同,并利用阵列天线零点指向技术实现宽零陷的原理,展宽模糊点所对应位置零陷宽度,从而在提高星载SAR宽测绘带基础上有效地减小距离模糊,提高成像质量.通过仿真和比较分析,表明使用具有宽零陷指向特性的DBF技术实现星载SAR宽测绘带模式的可行性.     

软件质量方案模糊决策模型的研究

为了解决由于软件质量概念的模糊性而导致的软件质量方案决策困难的难题,从3个方面对软件质量方案模糊决策模型进行了研究.首先,采用L-R模糊数建立模糊权集,解决了经典决策方法存在的精确权集缺陷和模糊综合评价方法存在的伪模糊权集缺陷.其次,采用Bonissone方法简化了模糊运算.再者,采用模糊排序方法进行方案选择.从而全面提高了软件质量方案决策的准确性.最后,以一实例进行了验证.     

基于模糊理论的非处方药的满意度评价系统

为了帮助顾客从众多对症的非处方药中选出最满意的药品,提出了开发1个基于Web的非处方药满意度评价系统。系统根据顾客提供的典型症状,采用疾病与症状相结合的选药策略,查找出所有对症的非处方药,并以药品安全性、疗效、稳定性、易用性、价格作为评价因素,根据顾客的关注角度和关注程度确定各因素权重,用模型b=W·R对对症药品进行满意度评价,按满意度高低依次推荐。经实际应用,系统推荐准确度在70%以上。     

基于ARM7和DS18B20的合成氨塔内温度在线检测系统

为了提高氨的产率和质量,对合成氨塔内温度进行多点温度在线检测是非常必要的。本文以ARM7处理器LPC2292、实时嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ和数字温度传感器DS18B20为基础,介绍了塔内温度在线检测硬件和软件系统的结构设计。实验结果表明:本系统能够及时、准确地把检测到的温度在液晶显示屏显示出来,及时对塔内温度进行调节,成功地实现了合成氨塔内多点温度的检测,并且数据传输的速度在原来的基础上提高3倍。     

基于Gabor 小波SDF 匹配滤波器的人脸识别

提出一种基于Gabor 小波特征的综合判别函数（SDF）匹配滤波器人脸识别方法．该方法选用具有代 表性的人脸训练库,在Gabor 特征空间上生成相应的SDF 匹配滤波器;每幅测试图像在这些非正交向量的投影可 以生成一组相关特征向量,用两个相关特征向量的距离来衡量不同人脸图像之间的相似度．Gabor 变换、SDF 匹配 滤波器和类别特征分析法的采用,使得该方法对光照变化、表情变化等因素具有良好的鲁棒性,并具有良好的推广 性．基于FERET 人脸测试库的对比实验结果验证了该方法的有效性．     

基于Web的大学生综合素质测评系统设计与实现

大学生综合素质测评工作是高校学生管理工作中的一个重要组成部分。用PHP开发了一套基于Web的大学生综合素质测评管理系统,实现了综合测评成绩的计算、查询、修改等功能,提高了管理的效率。     

基于自注意力机制和CycleGAN的高分三号ScanSAR图像的扇贝效应抑制

高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1 m的C波段 多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR) 卫星,其中扫描 式合成孔径雷达(scan synthetic aperture radar,ScanSAR)模式是高分三号卫星重要的工 作模式之一,由于该模式的工作机制导致生成的图像可能发生扇贝效应,一般呈现为明暗相 间的条纹。本文针对高分三号卫星ScanSAR模式下存在的扇贝效应,提出自注意力机制与循 环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN)结合的模型对Scan S AR图像进行处理,从而抑制扇贝效应产生的条纹现象。本文所示方法与传统扇贝效应抑制方 法和深度学习相关算法进行比较,并通过亮度均值、平均梯度等指标进行分析。实验结果表 明,本文方法可以对高分三号ScanSAR图像存在的扇贝效应进行较好的处理,有效抑制图像 的条纹现象,使得图像质量得到提升,具有较大的实用意义。     

Improving robustness of industrial object detection by automatic generation of synthetic images from CAD models

Object detection (OD) is used for visual quality control in factories. Images that compose training datasets are often collected directly from the production line and labeled with bounding boxes manually. Such data represent well the inference context but might lack diversity, implying a risk of overfitting. To address this issue, we propose a dataset construction method based on an automated pipeline, which receives a CAD model of an object and returns a set of realistic synthetic labeled images (code publicly available). Our approach can be easily used by non-expert users and is relevant for industrial applications, where CAD models are widely available. We performed experiments to compare the use of datasets obtained by the two different ways—collecting and labeling real images or applying the proposed automated pipeline—in the classification of five different industrial parts. To ensure that both approaches can be used without deep learning expertise, all training parameters were kept fixed during these experiments. In our results, both methods were successful for some objects but failed for others. However, we have shown that the combined use of real and synthetic images led to better results. This finding has the potential to make industrial OD models more robust to poor data collection and labeling errors, without increasing the difficulty of the training process.     

面向典型战场应用的目标智能融合技术

针对战场多源信息融合的典型应用需求,提出了基于人工智能的目标信息融合技术思路,并对其中的两项关键技术,即新型融合知识库构建技术和基于本体核的目标知识融合技术进行了分析,最后对多源信息融合系统在应用过程中存在的技术问题及其解决思路进行了探讨。     

面向植被边坡的地基SAR高相干点选择

基于高相干点进行相位分析,才能有效保证地基SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）形变测量的准确性。在差分干涉测量领域中,广泛使用幅度离差法,可以有效地选择出岩石、建筑物等PS（Permanent Scatterer,永久散射体）点作为高相干点,但对于植被边坡,采用该方法选择出高相干点数量较少,不利于差分干涉处理。在星载SAR领域,普遍采用StaMPS方法解决植被边坡的高相干点选择问题。本文探索了StaMPS方法在地基SAR领域的适用性,提出采用非PS点来计算相干系数门限,并引入DS（Distributed Scatterer,分布式散射体）选择技术,进一步提高了高相干点的数量。对一处植被边坡的实验结果表明,相比于幅度离差法和StaMPS方法,改进方法在提高高相干点数量的同时,有效保证了其相位质量。