摘要：超分辨率技术可提升遥感图像空间分辨率,为基于遥感图像的目标检测、场景分类等任务提供更加清晰的数据集,具有广泛的应用价值。然而,现有基于深度学习的超分辨率方法存在监督次数不足的问题,导致超分辨率重建图像中易出现细节损失和伪细节。针对这一问题,本文提出基于分级监督的遥感图像超分辨率方法(MSSR)。首先,提出了一个分级监督网络架构,通过引入多级真值图像作为监督,为超分辨率过程提供充足的图像细节恢复指引,进而减少超分辨率结果中细节损失和伪细节的出现。其次,为了便于构建级数可变、超分辨率倍数可变的分级监督网络,设计了一个轻量化的、超分辨率倍数可灵活调整的同构超分辨率模块(BSRC)。各级BSRC的网络结构基本相同,便于迁移网络权重,缩短训练时间。最后,针对分级网络超分辨率倍数一定时,网络级数及各级分辨率倍数有多种组合方式的问题,对比多种分级方式下的超分辨率结果,给出最佳网络分级方式。此外,构建了一个包含世界各地复杂细节地面场景的遥感图像数据集(RSSRD)。在该数据集和UCMerced、AID两个公开数据集上进行超分辨率实验,实验结果显示本文方法优于现有常用超分辨率方法。

摘要：首先介绍脑力负荷相关定义、脑力负荷与作业绩效的关系、解决脑力负荷问题的方法,指出脑力负荷问题的破解离不开脑力负荷测量方法的支撑;其次详细分析和综述了近年来国内外飞行脑力负荷测量的新指标、新方法以及主要应用,其中重点综述了脑力负荷的综合测评方法;最后结合飞机驾驶舱显示系统的设计评价,探讨了脑力负荷测评方法研究现状及存在的问题,指出了飞行员脑力负荷测评的未来发展趋势。

摘要：TVOS1.0安全技术方案综合运用TVOS安全体系的相关安全技术和安全机制,构建了安全启动、应用管理等基础安全手段,用以有效解决刷机、不良应用等现阶段典型安全问题。本文对TVOS1.0安全技术方案进行介绍分析。