摘要：低速旋转弹导引头具有抖动和旋转等运动特性,使得其采集图像存在严重的模糊特点,直接影响了后续图像算法对目标识别的准确性,进而影响制导精度。针对以上问题,提出一种基于生成对抗神经网络的盲去模糊算法。利用复合运动模糊仿真系统,实现了对弹载图像抖动和旋转等运动模糊的模拟,并制作弹载图像模糊数据集。使用卷积神经网络作为生成器和判别器的基本架构,并设计多个损失函数共同优化网络,以减小图像在修复复原过程中的噪声并保持图像平滑。实现了弹载图像的去模糊,并获得更加稳定、清晰的图像序列。实验结果表明,该算法的去模糊效果在峰值信噪比、结构相似性指标上比现阶段其他算法更好,更符合人类视觉的主观感受,具有工程应用价值。

摘要：在自制气体采样管内,同时进行被测化合物的气体发生和采集。采样后用溶剂淋洗、气相色谱分析。实验证明,所设计的气体发生和采集方法可行,采样效率为100%,且装置简单、体积小、操作简便。在此基础上,优化了采样条件和淋洗条件,对大部分化合物的回收率都在90%以上。

摘要：目前,一些城市的交通指示系统采用固定循环时序控制,这与交通流量的极大变化不相适应。针对这一问题,提出了路口交通指挥时序可随交通流量变化自适应调整的智能控制方案,并通过无线网络把本路口交通流量的变化信息传输给邻近路口以适应交通流量的变化。系统采用了模块化设计方案,包括中央处理模块、流量检测模块、无线传输模块、信号驱动模块及电源模块等。测试表明,路口通行间隔能随车流量变化而改变,系统对提高交通效率明显效果。