摘要：为实现传统红外成像系统与红外偏振成像系统探测能力的比较,基于系统的最小可分辨温差和最小可分辨偏振度差,分别建立了二者的作用距离模型,讨论了非理想探测器的参数对系统探测能力的影响,并设计了相应实验,验证了建立模型的可靠性,为实际探测中不同应用场景下的成像系统选择提供了参考。

摘要：为进一步解决残缺、模糊鞋印的检索困难问题,设计一种使用全局与局部特征联合表达的特征提取网络.一方面,在全局特征分支上对多尺度的鞋印全局特征进行快速归一化加权融合,并对其所有输出分别计算损失;另一方面,在局部特征分支上利用分部特征提取(PCB)模块将鞋印特征图分为3个部分,分别提取3个部分的局部特征并计算其损失.在训练阶段,将全局特征分支与局部特征分支的所有损失相加进行联合表达;在测试阶段,将两分支拼接后的输出直接展平作为待检索鞋印的描述符,并将其与样本库鞋印描述符的余弦距离作为相似性评分.实验结果表明,所提方法大幅降低模型的参数量及计算成本,并在CSS-200、CS-Database和FID-300这3个鞋印数据集上取得较高的准确率,且在CSS-200和CS-Database(Dust)数据集上的top1%取得较好的准确率,分别为94.5%和95.45%.

摘要：随着人工智能技术的迅速发展与广泛应用,智能化勘查方法正成为刑事科学技术领域新的研究热点,而实现现场勘查照片自动识别与分类是智能化勘查的重要研究内容。面向公安机关实战应用需求,提出了一种基于卷积神经网络的现场勘查照片自动分类算法。基于真实案件照片,建立了现场勘查照片数据集,包含现场勘查照片13164张,负类照片4008张。根据现场勘查照片数据特性,设计了现场勘查照片分类网络(CriSNet),通过对卷积层增加归一化处理以及改进bottleneck模块,实现对现场勘查照片的精确分类。实验结果表明:CriSNet模型的分类精度优于基准网络1个百分点,具有较好的鲁棒性,同时在分辨率低、品质较差的情况下,仍能保持较好的分类性能。

摘要：针对红外探测系统对目标检测的实时性要求,提出了一种基于关键点的快速红外目标检测方法。以目标中心作为目标检测关键点,首先设计了轻量化的特征提取网络,之后结合红外目标较小的特点,利用不同层次特征的空间信息和语义信息设计了相应的特征融合网络,并最终实现目标类别、位置和尺寸信息的预测。在自建空中红外目标数据集上对模型进行了对比测试,与YOLOv3等经典检测模型相比,检测速度大幅提高,检测精度仅略有下降;与同类型快速检测模型Tiny-YOLOv3相比,在模型尺寸压缩至Tiny-YOLOv3尺寸的23.39%的情况下,检测精度提高了8.9%,在中央处理器(CPU)上运行的检测速度亦提高了13.9 ms/frame,检测性能显著提升,验证了方法的有效性。

摘要：为解决传统偏振双向反射分布函数计算复杂、渲染实时性差的问题,基于微平面理论,提出一种更快速的偏振双向反射分布函数模型,并完成全链路的成像仿真。依据P-M海浪谱生成海面,设计了适用于偏振仿真的三维数据存储结构,讨论了探测器接收到的有效辐射并建立辐射控制方程,提出用宏观面元法向与探测方向中间向量代表微观面元平均取向的假设,改进传统P-G偏振双向反射分布函数模型。建立了海面与舰船的定向半球偏振反射率与发射率模型,最后对探测器进行建模,生成海面与舰船的图像,计算出偏振度图像,并与相近条件下获取的实拍图像进行了对比。结果表明,基于该仿真模型得到的仿真图像,与相近条件下获取的实测图像有良好的匹配度,证明了模型的准确性。

摘要：针对海天线SNR低且有一定倾角难于提取的问题,提出一种新的海天线提取算法。在预处理阶段,利用Laplacian模板对海面的波纹进行增强,然后使用顺序滤波与数学形态学相结合的方法增加海面波纹的面积与灰度,预处理后增大了海面与天空的灰度差,海天线的SNR提升70%以上;最后,设计了一种斜线查找矩阵,通过对图像行扫描生成该矩阵,矩阵最大值的横纵坐标即为海天线的位置和角度。实测数据的试验结果验证了该方法的有效性且算法运算简单,易于工程应用。创新点在于使用模板运算与形态学相结合的方法提高了海天线SNR并设计了斜线查找矩阵可以简单地定位海天线的位置和角度,减少了计算复杂度。

摘要：提出一种用于短波红外人脸图像与可见光人脸图像翻译的改进CycleGAN框架。基于CycleGAN框架,新增了损失函数计算通路并设计了新损失函数。建立数据集并通过实验调整模型参数,改进模型在人脸图像上的翻译效果,有效克服光谱特性不同带来的图像模态差异,提升了图像的可观察性。在自建数据集上进行实验验证,将所提框架与其他常用框架从主观评价、FID(Fréchet inception distance)及识别准确率三个方面进行比较。结果表明,所提框架提升效果明显,更好地保持了原目标的结构特征,有效提升了图像翻译结果的可观察性和识别准确率。

摘要：提出一种基于深度学习的红外目标建模方法。将对抗与自编码相结合,设计了双重对抗自编码网络。利用训练后的网络,仅需输入类别标签和满足一定分布的随机变量即可生成相应类别的红外目标图像。在自建红外数据集上对模型的有效性进行验证,实验表明,生成的目标图像在真实性和多样性等各方面均取得了较高的评价结果。将随机生成的目标图像作为小数据集的补充,可有效改善训练数据匮乏的问题,提高红外成像系统识别算法的准确率。

摘要：为了实现短波红外-可见光人脸图像的跨模态识别,提出了基于内容特征提取的短波红外-可见光人脸识别框架。首先建立了短波红外-可见光人脸图像数据集,对图像翻译框架DRIT进行改进,更为准确地获取图像的内容特征并得到更好的翻译结果;接着,采用改进的图像翻译框架中的内容特征提取器进行内容特征提取,以克服模态差异对识别的干扰,然后设计识别网络,基于内容特征完成跨模态的短波红外-可见光人脸识别任务。在自建短波红外-可见光人脸图像数据集上对改进的图像翻译框架和跨模态人脸识别框架进行测试,实验结果表明,改进的DRIT图像翻译框架中的内容特征提取器可以更准确地进行内容特征提取,应用于识别任务时识别准确率提升了12.89%,整体识别框架对短波红外人脸识别准确率达到88.86%。本文提出的基于内容特征提取的识别方案有效克服了模态差异,获得了较好的短波红外-可见光人脸识别结果。

摘要：针对面阵凝视器件运用到红外搜索跟踪系统中出现的图像拖尾问题,分析了造成像移的原因。利用齐次坐标变换关系,推导出周视搜索过程中的像面位置方程和像移速度方程,通过对周视搜索过程中扫描像移的建模分析,指出了补偿后的剩余像移量范围。提出一种动态扫描凝视补偿方案,确定了凝视补偿扫描器的频率、摆角和速度准确度等参数。并对信号进行傅里叶频谱分析,确定了补偿扫描器的伺服控制系统带宽。