摘要：为了解决现有的火灾检测算法中模型复杂,实时性差,检测精度较低的问题,提出快速高效的火灾检测算法.该算法采用Anchor-Free网络结构,克服了Anchor方法中超参数过多、网络结构复杂的缺点;选用MobileNetV2作为基础特征提取网络,满足了检测的高实时性需求;针对火焰目标的形状、尺度多变的特点,设计适合于火焰检测的分类与边框预测子网络;引入特征选择模块,在特征金字塔网络中自动选择更合适的金字塔特征层.算法在自建数据集上的检测精度达到90.1%;在公开数据集上取得了较好的检测结果,其检测速度可达24.6帧/s.实验结果表明,算法的网络模型简单,检测精度较高,检测速度较快;综合性能优于现有的其他火灾检测算法.

摘要：针对JPEG2000图像压缩编码硬件实现中多级离散小波变换模块(DWT)与优化截断嵌入式模块(EBCOT)之间大量小波系数存储带来的缓存问题,提出了一种新型高效存储的多级二维9/7离散小波变换结构。首先,基于9/7小波变换提升算法,设计了可满足并行结构要求的基本处理单元,并在此基础上搭建了二维变换模块;然后采用一种新型的数据扫描方式,通过对图像分块并进行块间组合扫描,大幅降低了DWT模块与EBCOT模块间的小波系数缓存;最后根据数据扫描特点完成了非折叠结构多级二维小波变换模块的构建。仿真实验结果表明,三级9/7离散小波变换结构处理一幅大小为512×512像素的图像,对比已有硬件结构可节约存储资源40%以上。

摘要：基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性(Photo-response non-uniformity,PRNU)噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实现的。本文提出了一种基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法,该方法使用了深度堆叠自编码器网络,并设计了一种样本错配的技术对其进行训练。这种基于样本错配训练的端到端深度神经网络的使用有效避免了人工设计算法的局限性,对图像PRNU噪声进行了有效提纯,进而提升了其用于图像来源鉴别时的性能。在Dresden图像数据集上进行的比较实验结果表明,提纯后的PRNU噪声具有更好的性能。

摘要：针对公安机关办案人员通过现场遗留立体足迹快速缩小嫌疑人范围、明确案件侦察方向的需求,基于LabVIEW平台,结合激光测距传感器、计算机控制和图像技术设计开发出一套立体足迹激光定量检验系统。规避传统拍照要求较高、三维扫描成本高昂、数据文件较大等问题,更快速地搜索出与待检测信号最为相似的样本数据,从而实现立体足迹特征参数的无损提取、精确计算和自适应匹配。详细介绍该系统的设计思路及图像采集、特征参数提取、检验对比分析等关键技术的具体实现方式。研究结果表明:该系统能有效应用于犯罪现场的立体足迹分析检验。

摘要：网络应用的发展造成接入网流量复杂多样,对接入网数据流量的精细化管控成为业务运营方和管理者的紧迫需求,网络流量的识别与监控对保障网络安全具有越来越重要的作用。在对以太网无源光网络流量识别系统需求分析的基础上,给出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的流量识别系统串接前端的硬件架构,并详细介绍了其中关键匹配引擎模块的设计方案。经过测试,原型系统能够在不引入较大时延的情况下,对10Gbit/s EPON线路数据帧前64字节固定字段进行线速流量识别,完成对以太网数据的匹配与串接管控操作,为后端分析系统进一步解析数据流量提供有效的支撑。

摘要：依据彭-罗斌迅方程计算全氟己胴和一溴三氟丙烯在不同温度下的比容,采用Cup-burner实验装置分别测试全氟己酮和一溴三氟丙烯对航空煤油火的临界灭火参数,对比分析两种新型高沸点气体灭火剂对航空煤油火的灭火性能。结果表明,全氟己酮和一浃三氟丙缔对于航空煤油火均具有较好的灭火性能,全氟己酮的临界灭火浓度约为4.7%,—溴三氟丙烯临界灭火浓度约为5.2%。全氟己酮灭火剂比一淡三氟丙烯具有更加显著的冷却降温作用,在20℃设计温度下,全氟己酮的临界灭火质量浓度为704 g/m^3,比一溴三氟丙烯高约69%。

摘要：为解决目前实际监控场景下人员检测任务中存在的遮挡问题,提出了一种改进的Yolov3检测网络.首先,针对现有人员检测算法的被检测目标姿态单一且大多是室外直立行人的问题,自建了一个包含16832张样本的多场景人员检测数据集用于对检测网络进行训练和测试,其中包含训练集样本12090张,测试集样本4742张.随后,为了提升网络在遮挡情况下的检测效果,设计了中心点预测模块(CPM)并将其嵌入到原Yolov3网络中3个尺度的输出特征图上,通过该模块首先确定目标的中心位置作为预提取的中心点,随后在此预提取的中心点上对目标的位置和尺寸进行精确的回归.最后,候选框的精确回归中采用广义的交并比指标来构造损失函数进行优化,通过准确地构造候选框和真实目标框的位置关系来提高其回归精度,同时降低损失函数在不同尺度目标下的波动.实验结果表明:优化网络结构和损失函数后的检测网络在测试集上的检测精度提高了2.92%,漏检率下降2.94%,针对实际监控场景下的遮挡情形取得了很好的检测效果,而且对多姿态人员目标的检测结果具有很好的鲁棒性;同时检测速度达到了28帧/s,保证了检测的实时性.另外,在Caltech行人数据库上该网络的漏检率为6.02%,相对于传统的检测网络同样达到了最优的效果,进一步印证了网络在行人检测任务上的优越性.

摘要：随着舰载无人艇技术的逐步成熟,研究其在现代海上作战中的运用,是完善未来海上作战理论的重要依据。本文分析舰载无人艇实现抵近侦察、满足饱和攻击和降低有生力量伤亡的作战需求,从海上作战攻和防两个角度出发,研究舰载无人艇集群攻击式、分布攻防式和弹性防御式3种作战运用模式。同时,为适应未来海上高强度作战节奏,提出舰载无人艇艇型设计、自主规划与控制和布放与回收等关键技术,为舰载无人艇装备的发展提供重要技术支撑。

摘要：针对目前驾驶员路径选择估计精度不高的问题,考虑地区、城镇类型、性别、年龄、是否已婚、学历、职业、是否从事全职工作、收入水平、交通拥挤程度、排队长度、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、替代路径节省时间等多方面因素,设计了一个驾驶员路径选择行为调查方案,并对驾驶员群体开展了网上调查.利用Logit模型及Probit模型分析了驾驶员路径选择行为的影响因素,得到性别、年龄、是否从事全职工作、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、道路拥挤程度等因素的影响显著.利用改进的分类树(classification and regression tree,CART)模型设计了驾驶员路径选择行为估计模型,重点针对驾驶员路径选择行为的特点对传统CART模型的递归划分与剪枝2个主要算法进行了改进研究.样本测试结果表明:模型的估计精度可达82%,相比现有模型的估计精度至少提高了6%.研究成果可为交通诱导方案的制定提供有效的技术支持.

摘要：目的探讨应用数字图像分析技术量化分析个体死后晶状体赤道部形状时序性变化规律的可行性,为利用眼组织推断死亡时间(postmortem interval,PMI)提供一种补充手段。方法建立兔空气栓塞死亡模型。在22±1℃、30%相对湿度室内,于兔死后96 h内每隔6 h分离晶状体,应用智能手机结合简易光源装置采集晶状体赤道部图像,基于Matlab软件设计相关程序代码,分割赤道部图像并提取赤道部边缘周长、面积及圆形度3项形状特征数值,建立PMI推断线性回归模型。结果兔死后96 h内,晶状体赤道部边缘周长、面积随PMI呈先上升后下降趋势,而圆形度随PMI呈线性上升趋势。建立的3项参数与PMI的线性回归模型均具有显著统计学意义(P<0.05),且利用圆形度推断PMI的线性回归模型决定系数最高(R^(2)=0.925)。结论个体死后晶状体赤道部形状变化呈一定时间规律性。研究建立的晶状体赤道部数字图像分析方法及指标为客观、量化推断PMI提供参考依据。