高动态条件下增量惯导信息辅助的空地红外弱小移动目标检测算法（特邀）

红外弱小移动目标检测技术是计算机视觉的研究热点和难点。针对机载高动态条件下的空地目标检测存在的场景变化动态、背景干扰强度大、目标运动规律未知等挑战,提出了一种新型的基于增量惯导信息辅助的空地红外弱小移动目标检测算法。为了解决传统惯导信息预测的漂移误差问题,提出了增量惯导信息概念,设计了增量惯导信息的位置预测模型,实现了对目标点的准确预测。构建了基于增量惯导信息辅助与背景差分的移动目标检测框架,通过增量惯导信息对不同位姿下的成像进行校正,引入基于爬山法互相关匹配算法计算校正后图像的平移参数,采用高斯加权对背景图像进行估计,最后通过图像分割检测弱小移动目标。仿真实验验证了文中设计检测算法的有效性和精确性。     

六旋翼无人机空基智能排爆系统设计与实现

近年来随着无人机技术的快速发展,各种“无人机+”代替人工作业的成功案例更是层出不穷。所设计的空基智能排爆系统是融合了无人机自主导航、深度学习和YOLOv5目标检测等技术,并将排爆执行机构、双光一体云台吊舱和实时图像传输等硬件装置相结合形成的系统。实验结果表明,该系统具有视觉搜寻范围广、目标识别精度高、可操作性强、排爆行动迅速等优点。在实际操作过程中,操作人员控制该系统抓取、转移和销毁未爆弹,人员作业位置远离未爆弹杀伤的有效半径,解决了未爆弹(UXO)拆除过程中潜在的伤亡问题。     

计算机视觉中的Transformer发展综述

Transformer是基于自注意力机制的编码器-解码器架构模型，擅长建立远距离依赖关系，已经成为自然语言处理领域的主流模型.受Transformer在自然语言处理领域中取得巨大成功的启发，近两年一些开创性的工作开始研究如何将Transformer应用于计算机视觉领域，并取得了显著的成果，目前视觉Transformer依然是研究的热点.本文对近年来Transformer在多个视觉任务上的应用与发展进行梳理、分析与总结.首先阐述了视觉Transformer基本结构与实现原理，分析了模型结构的特点与优势，梳理了视觉Transformer的研究进展.其次，介绍了Transformer在高层视觉任务、底层视觉任务和多模态任务上的典型应用模型，并详细对比了在图像分类、检测和分割领域典型视觉Transformer模型的性能指标.最后总结了当前视觉Transformer各类模型存在的问题与难点，并指出未来的发展方向.