摘要：对基于点云神经网络的局部形状特征匹配模型进行对抗攻击,有益于评估并提高其对抗鲁棒性.针对上述问题,提出了3种基于对抗点的攻击方法,包括通过移动原始待匹配局部点云中点的坐标进行对抗点扰动;计算局部点云的显著图,通过添加点到显著图中关键点的位置并施加位移进行对抗点添加;通过将显著图中的关键点移动到形状中心位置进行对抗点删除.在3DMatch数据集上针对DIP模型和SpinNet模型的实验结果表明,3种攻击方法均能实现有效攻击;攻击的效果与所设置的扰动大小有关;在保证隐蔽性的前提下,随着扰动的增大,攻击效果逐渐显著,如DIP模型被攻击后的特征匹配召回率可从100%降低至2%.

摘要：强度-塑性倒置普遍存在于传统均匀或随机微观结构的金属材料,而梯度纳米结构材料由于其晶粒尺寸呈梯度变化,变形过程中不同特征尺寸的结构相互协调,使其具有优异的综合力学性能。近年来,由不同性质的非均质区域构成异质结构的设计理论、制备方法和变形机理逐步完善。本文总结了梯度结构、双峰结构、谐波结构、异质层状结构、分散纳米域和层状纳米孪晶结构等异质结构金属材料的分类及制备方法。结合梯度纳米结构金属在应力加载过程中非均匀塑性变形行为,总结其强塑性机制,包括梯度塑性、几何必须位错、机械驱动的晶粒粗化、表面残余应力和表面扰动和剪切带行为等,并讨论其未来发展所面临的挑战。

摘要：针对遥感图像中建筑物区域尺度跨度大且区域边界模糊导致分割精度低的问题,本文提出了一种基于交叉区域注意力的遥感建筑物分割算法.首先,设计了交叉自注意力模块和分组通道注意力模块用于建立遥感图像区域间和区域内特征的相关性表征,进而引导模型关注待分割目标的区域级细节特征与通道组选择能力;最后,针对分割结果缺乏空间相关性约束问题,提出一种区域一致性监督的损失函数,约束局部区域内像素标签分配的一致性.所提算法在WHU数据集上IoU、Precision、Recall、F1-score分别可达到91.2%、95.28%、95.4%和95.3%;在Massachusetts数据集上IoU、Precision、Recall、F1-score分别可达到74.6%、83.7%、86.9%和85.3%,各项指标均优于主流遥感图像建筑物分割算法.

摘要：针对复杂实际场景中模糊、污损、扭曲、倾斜等车牌图像关键信息缺失以及新能源车牌背景与字符对比度低难以识别的问题,提出了一种编解码结构的车牌图像超分辨率网络。首先,构建一种基于编解码结构的车牌重构生成器网络,利用编码器对车牌图像的纹理、字符等特征进行提取,解码器对车牌特征进行重构;然后,设计一种基于语义监督的判别器网络,在网络损失中引入了对抗损失与CTC(connectionist temporal classification)损失,增强生成器网络对车牌图像语义特征的表征能力;最后,基于VGG16网络提取车牌顶角点特征,利用坐标变换方法对车牌图像进行矫正,进一步提高重构清晰度与识别准确率。采用所提网络在自建XAUAT-Parking数据集和公开CCPD数据集上进行超分辨率重构与识别实验,结果表明:所提网络在CCPD数据集上的平均峰值信噪比可达25.5 dB,结构相似性(SSIM)可达0.989;在XAUAT-Parking数据集上峰值信噪比可达26.6 dB,结构相似性可达0.997。研究结果表明,该网络有较好的车牌图像超分辨率重建效果,而且对车牌关键信息缺失问题具有较强的鲁棒性。

摘要：地理国情普查是一项重大的国力调查,它对于提高测绘服务能力具有重要意义。近年来科技发展日新月异,计算机辅助设计(AutoCAD)与地理信息系统(GIS)技术取得了长足的发展。AutoCAD软件ArcGIS软件凭借其各自强大的编辑功能和数据处理能力在业中取得了举足轻重的地位。文中主要论述了AutoCAD软件和ArcGIS软件在地表覆盖和地理国情要素的采集以及数据处理分析方面的应用。