摘要：广告是一门艺术。在这门艺术中,文字写作比其他形式的写作更需要技巧,因为它要利用生动有趣的文字来在瞬间引起读者的注意,刺激其购买欲望,最终促成购买行为。因此,广告词作者往往都会使用一些修辞手法来表达这一效果。文章探讨了广告英语中的比喻、拟人、委婉语、类比、反复、头韵、押韵和双关八种主要的修辞格,以有助于对英语广告的理解、欣赏和写作。

摘要：针对大场景遥感图像内容复杂,并且具有目标种类较多、尺度不一、方向多变等特点,导致遥感图像中目标多类多尺度多方向的问题,提出一种基于多尺度注意力特征金字塔网络(MAFPN)以及滑动顶点回归(GVR)机制的遥感图像目标检测方法.首先利用骨干网络提取多层特征作为MAFPN的输入,MAFPN结合特征融合和注意力机制,在融合多个尺度的特征映射的基础上使用通道域注意力和空间域注意力机制来抑制噪声,增强有效特征复用,提高网络对目标多尺度特征的自适应性;将MAFPN输出的融合特征图输入区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域,然后将其送入分类/回归网络;在分类/回归网络中使用GVR机制在预测水平框的基础上增加4个顶点偏移比例参数和旋转因子,将水平框转换为旋转框,以减少边框中冗余区域,使预测得到的旋转边框更贴合目标.在DOTA公开数据集上与多种基于卷积神经网络的经典检测算法进行对比的实验结果表明,该方法的平均检测精度得到显著提高,能够更加准确地检测多个尺度以及多个方向的目标,实现了多尺度目标的鲁棒性检测.

摘要：鉴于遥感卫星动态监视港口内舰船的需要,提出了一种SAR图像港口内舰船鉴别方法。针对港口内舰船目标散射特性,首先进行舰船目标鉴别特征的提取,包括已有鉴别特征的提取和新特征的提取;其次,在特征选择阶段,利用特征对目标与杂波的可分离性度量优选出鉴别效果明显的有效特征,并得到最大分离性对应的最优特征向量权重;最后,为了提高鉴别器的精度,设计了加权最小距离分类器。试验结果表明了所提方法的有效性。

摘要：该文提出了一种新的极化SAR图像目标CFAR检测算法。首先,在乘积模型框架下,引入具有均匀度变化下广泛杂波区域建模能力的逆Gamma分布,推导出了极化匹配滤波(PMF)检测量的分布模型P-G0分布。进而,利用基于Mellin变换的对数累积量导出了P-G0分布的参数估计器,保证了PMF检测量的精确建模。最后,推导出P-G0分布的CFAR检测阈值求解公式,以此设计了新的CFAR检测算法。利用RADARSAT-2极化SAR数据的实验结果表明了P-G0分布对不同均匀度的地物都具有良好的拟合性能,所提检测算法能够实现均匀度变化较大环境下目标的准确、自动检测。

摘要：基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而,由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响,使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足,存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险,并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次,针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式,从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估,覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法,验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题,分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异,为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。

摘要：基于先验信息调用成像侦察卫星监控陆地或海洋移动目标动态信息是卫星成像侦察面临的新课题。在已知移动目标位置等先验信息基础上,动态构造目标可变潜在区域及其运动预测模型,利用STK辅助构造其候选成像观测活动集合;在此集合及目标运动预测模型基础上对动态可变区域成像卫星调度问题进行建模,并设计了一种基于模拟退火算法及遗传算法的改进遗传算法对问题进行求解,得到近最优的移动目标成像侦测方案。最后通过实例及算法对比验证了规划模型及算法对解决该类问题的合理性和有效性。

摘要：对卫星测控资源的优先级进行设置是卫星测控调度首要考虑的因素。首先在对测控资源工程需求进行分析的基础上,研究了影响测控资源优先级设置的9个基本原则,并完成各原则的定量化描述;然后通过建立改进TOPSIS(逼近于理想解排序法)模型得到了测控资源优先级的设计方法。最后结合实例给出优先级的计算过程,验证了设置过程和结果的可行性,为进一步研究测控调度算法提供参考。

摘要：SAR图像自动目标识别的一个主要途径是通过目标峰值序列的匹配进行识别。该文提出了SAR图像的通用高斯峰 值模型,并根据该模型设计了SAR图像目标峰值提取方法,进而利用实测目标数据分析了目标峰值对于目标方位角,雷达俯 仰角以及目标结构等目标配置条件变化下的稳定性。结果表明,目标SAR图像峰值对于目标的配置条件变化具有一定的'稳 定性',这说明,利用峰值特征进行SAR图像目标识别是可行的。

摘要：异源遥感图像变化检测是遥感领域越来越受到关注的课题.由于成像机制的不同,无法通过直接比较不同源的图像来检测变化.为了克服这一难题,本文利用与成像模态无关的结构一致性建立异源图像之间的联系.首先,通过构造K近邻图来表征图像结构,并挖掘图像结构关系与节点变化状态之间的关联.而后,提出了基于图像结构一致性的能量模型来刻画这种关联,并设计了两个能量函数分别度量节点发生变化和未发生变化时的能量损失.最终,通过求解该能量模型得到每个节点发生变化的概率,并对其进行分割得到变化检测结果.由于本文所提出的方法是基于图像结构的,所以它对图像噪声、成像条件等因素不敏感,同时由于该方法对节点状态直接建模,能充分利用能量模型的灵活性,所以它可适用于不同的任务场景.在5个实际数据集上的实验结果验证了本文方法能够取得更高效、更准确的检测结果.

摘要：由于已有的基于小波的线矢量数据多尺度表示算法中未考虑数据的非均匀采样特性,也未给出有效的误差控制方法,因此经过多级小波分解后,可能导致局部区域形变过大.针对以上问题,提出一种具有误差修正的线矢量数据小波变换算法.首先对数据进行高频分量的小波分解,以高频系数作为判断依据,寻找出低频表示误差过大的位置;在这些位置利用插值对数据增加采样;最后对处理后的数据进行低频分量的小波分解.实验结果表明,该算法能很好地解决线矢量数据小波多尺度表示中局部误差过大的问题.