摘要：针对红外图像中目标对比度、信噪比以及分辨率都较低等特点,将传统图像处理方法与深度学习技术结合,提出了一种基于特征增强与融合的红外目标检测网络。网络首先利用图像滤波、锐化以及均衡化等方法突出红外图像中的目标特征,丰富网络输入信息;其次,针对单个维度以及不同维度间的特征,设计多层次信息聚合的特征提取结构,充分提取并融合目标空间语义信息;同时,为提升特征提取结构中关键特征权重,引入混合注意力机制,以多种方式捕获目标全局上下文信息后增强对应空间及通道信息;最后,针对不同尺度目标,采用自适应加权方式来综合相邻维度特征,实现各尺度红外目标准确高效的检测。通过在KAIST、FLIR以及RGBT数据集上的实验结果表明,所提方法与现有基于神经网络的红外目标检测方法相比有效提升了红外目标检测性能,并且在复杂场景下,该方法也比其他同类算法具有更高的适应性。

摘要：传统的无人机风机巡检路线规划方法只能采用固定飞行速度,导致无法准确巡检所有监测点,因此本文设计一种不停机巡检的无人机风机巡检路线规划方法。设置相应的约束条件,包括无人机的最大航程、最小步长和最大路径偏移角。在满足这些约束条件的情况下,提高无人机的飞行速度,构建无人机风机巡检模型,模拟无人机在风机间的巡检过程。采用极坐标编码来表示无人机风机巡检路线,对风机巡检路线进行优化。试验结果表明,本文设计的不停机巡检的无人机风机巡检路线规划方法在5次试验中均巡检13个监测点,准确性和应用价值更高。

摘要：对目前微剂量测量中常用的组织等效正比计数器(TEPC)和基于绝缘体上硅(SOI)技术的微剂量计的特点和研究现状进行了分析,对比了二者的优缺点,指出TEPC在微剂量实验测量方面存在的缺陷。重点分析了SOI微剂量计的研究现状,对五代SOI微剂量计的物理设计结构作了详细说明,并对其在中子、质子和重离子微剂量测量方面以及组织等效转换方面的研究现状进行了详细分析,指出该技术目前存在的问题,并在此基础上对其发展前景进行了展望。

摘要：采用TCAD软件和蒙特卡罗方法对SOI硅微剂量计的电荷收集特性与能量沉积特性进行了研究。分析了电场分布随探测单元形状、尺寸、电极注入深度、入射粒子种类和能量的变化情况以及微剂量谱随探测单元形状以及聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)转换层厚度的变化情况。模拟结果表明,在10μm的范围内,硅探测单元采用圆柱型或立方体结构对电荷收集效率和能量沉积的影响均很小,探测单元高度越高、半径越小,电荷收集效率越高,PMMA转换层的厚度对微剂量谱有一定的影响,随着PMMA厚度增加,中子和γ射线与PMMA作用产生的次级粒子被阻止在硅灵敏区内的份额增加,导致了微剂量谱峰值的增高。