摘要：在实时语义分割方法研究中,由于目标感受野有限,目前仍然存在大目标分割不准确和细节信息丢失的问题。针对这个问题,提出一种基于多分支结构和注意力机制的实时语义分割算法。首先,本文构建多分支结构的细节路径以保留多尺度细节信息,减少小目标细节丢失;其次,设计空洞金字塔分支扩大感受野,以覆盖视野内大目标,进一步丰富上下文信息;最后,提出双边注意力特征融合模块,以增强特征融合时对关键特征的选择,弥补小目标信息的缺失。在Cityscapes测试集、CamVid测试集所提模型的平均交并比(mIoU)为74.6%与73.6%,每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)为94与74;较于BiSeNet,本文算法的mIoU分别提高了6.2、8.0个百分点。实验结果表明,本文算法在实时性和准确性方面获得了很好的平衡。

摘要：固体激光器的热管理仍然是高功率激光系统发展的一个持续挑战。在激光系统中增益介质和泵浦光之间引入相对运动是一种高效的热管理方案。针对静止泵浦,旋转增益介质泵浦以及泵浦光旋转泵浦3种泵浦方式,借助有限元数值模拟方法分析了Nd∶YAG晶体的温度分布。泵浦光以800 r/min旋转时,在35 W泵浦功率下,使用标准的热沉冷却技术,晶体的最高温度达到约36℃,仅增加约16℃,这远低于静止泵浦时的142℃。实验设计并演示了一种腔外旋转泵浦的Nd∶YAG激光器,得到了12.2 W的1 064 nm连续输出,斜率效率为37.2%,这大于静止时的35.1%,实验结果与理论结果相符合。研究表明,腔外旋转泵浦的固体激光器拥有高效的热管理。

摘要：针对微量生物样品的粒径检测需求,提出了一种显微动态光散射测量系统。传统的动态光散射技术在微量生物样品检测中通常需要毫升级别的样品,这种大量样品消耗不适用于微量生物样品的检测。为解决这一问题,设计了一套融合普通显微镜和动态光散射技术的显微动态光散射系统。通过整合这两种技术,文章成功将测量样品的用量降低到几十微升的水平,实现了两个数量级的提升,从而显著减少了样品的消耗,满足了实验室对微量生物样品检测的需求。为验证该系统的可行性,对不同材质和尺寸的纳米颗粒以及生物外泌体样本进行了评估。实验结果显示,针对60nm的聚苯乙烯微球颗粒和208.6nm的外泌体颗粒的测量尺寸误差分别为1.5%和-3.4%,与实际尺寸吻合良好,证明了该系统在实际应用中的可行性。

摘要：线阵型CMOS光电图像传感器具有灵敏度高、光谱响应范围大、功耗低、体积小等优点,被广泛应用于便携式光谱仪的开发中。为解决由CMOS图像传感器暗电流变大而造成的光谱仪基线漂移问题,设计一种基于FPGA的光谱仪动态基线补偿系统。系统利用传感器预留像素计算得到该帧图像的基线值并进行实时反馈,使用高性能运算放大器、差分放大器设计电压跟随电路、基线补偿电路和单端转差分电路对CMOS模拟信号进行处理并进行高速A/D转换,选用精密DAC芯片实时动态反馈基线补偿值。最终测试结果表明,随着积分时间的不断增加,该设计始终能使光谱数据保持一个较低的基线水平。系统电路设计灵活、光谱采集准确、基线控制效果良好,比较适合检测微弱光谱信号。

摘要：随着光纤技术与传感器技术的快速发展,光纤传感具备高灵敏度、强抗干扰能力、体积小、重量轻、低成本等特点,在测量受伤患者手臂弯曲角度时具有独特优势。同时,光纤传感技术也能够很好地应用在动态角度测量中,有助于解决在医疗康复中角度测量设备体积大、测量精度差、成本高等问题。本文基于光纤传感技术设计了手臂弯曲角度检测教学仿真系统,使用TracePro光学仿真软件建立光纤弯曲模型,采用光纤弯曲代替手臂弯曲,对光纤在不同弯曲角度下光强度变化规律进行仿真,得到总光通量随光纤弯曲角度的变化关系。

摘要：道路场景语义分割是自动驾驶环境感知的一项重要任务。近年来,变换神经网络(Transformer)在计算机视觉领域开始应用并取得了很好的效果。针对复杂场景图像语义分割精度低、细小目标识别能力不足等问题,本文提出了一种基于移动窗口Transformer的多尺度特征融合的道路场景语义分割算法。该网络采用编码-解码结构,编码器使用改进后的移动窗口Transformer特征提取器对道路场景图像进行特征提取,解码器由注意力融合模块和特征金字塔网络构成,充分融合多尺度的语义特征。在Cityscapes城市道路场景数据集上进行验证测试,实验结果表明,与多种现有的语义分割算法进行对比,本文方法在分割精度方面有较大的提升。

摘要：针对电缆头内部测温需求,设计了一种基于微声技术的无线无源电缆头温度传感器。通过压电本构方程、边界条件和非线性微扰理论建立了声表面波(SAW)温度敏感理论模型。综合优选(0°,142°,0°)石英作为SAW温度传感器的压电基底。根据有限元方法(FEM)/边界元法(BEM)理论设计的SAW谐振器参数制作了温度敏感的SAW谐振器,得到中心频率为433.636 MHz,无载Q值为13041。把制作的SAW谐振器与天线嵌入在电缆头堵头中以构成无线无源SAW电缆头温度敏感单元,该敏感结构在10 kV电压下局放为5 pC,满足设计要求。最后,对设计的传感器进行了温度测试,得到SAW谐振器的频率变化量与温度之间成单调递增的关系。

摘要：鬼成像是利用两束光的空间相关性来进行成像的一种新的成像方式,具有成像方式灵活,探测器易获取等优势。作为其中的重要分支,计算鬼成像直接采用随时间变化的散斑照明图像,利用多个散斑模式和穿过物体后的总光子计数之间的关联性来计算恢复图像,可结合单像素相机,在遥感、光学加密以及边缘检测等方向发挥重要作用,同时使得通过计算机仿真鬼成像结果成为可能。然而,为了获取高的成像质量,切换大量散斑图是必要的,这阻碍了它在快速成像和图像处理等方面的应用,因此,快速获取物体信息成为计算鬼成像的核心。基于此,本文设计了一个带有全连接层的四层卷积神经网络(CNN)用于计算鬼成像图像的快速识别,可以在一些物体识别比成像更重要的场景下(如医学图像诊断)发挥作用。通过对差分鬼成像的数值仿真结果的分析,证明了所提出的卷积神经网络可以在散斑数量是相对于完整测量的1/20的情形下,实现对低分辨率物体的接近1的识别准确度。使得CGI物体识别的等效采样率约为0.05,这大大提高了计算鬼成像中的信息获取速度。这种先于成像过程的卷积神经网络可广泛应用于与经典和量子鬼成像及其他计算成像方案如单像素成像,散射成像和无透镜成像等。

摘要：当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为了克服上述亟待解决的关键性难题,本文提出一种多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法.首先,探索分析真实自然图像和GAN合成图像在不同色彩空间相邻像素之间的差异,并设计差异度量算法,完成色彩通道选择.其次,利用图像像素间的高度相关性,在八个方向上通过二阶马尔可夫链对相邻像素之间的差分数组进行建模,提取差分像素邻接矩阵特征.最后,利用上述特征,设计一种简单且高效的集成分类器完成GAN合成图像的检测任务.在基于StyleGAN模型合成的伪造人脸数据集中,所提出方法的检测准确率高达100.00%;在小样本训练约束条件下,正负样本对数仅仅为2时,检测准确率高达99.65%;在单类样本训练约束条件下,正样本数仅仅为50时,检测准确率高达92.84%.在基于更先进的StyleGAN2和PGGAN模型合成的伪造场景数据集中,所提出方法的检测准确率达到99.96%以上.以上大量实验表明,本文所提出的方法明显优于比较的GAN合成图像检测方法.本文方法已经开源:https://***/cyxcyx559/ccss.

摘要：本文提出一种基于改进自适应粒子群退火的子孔径拼接干涉算法,以补偿子孔径拼接时产生的调整及定位误差。通过在粒子群算法中引入自适应权重调整、动态自我认知调整以及退火算法,弥补了传统粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点,平衡了全局搜索及局部搜索能力。利用Zernike多项式仿真真实面形,结果表明本算法拼接所得面形能够很好地还原原始面形。采用6英寸口径平面镜进行测试,对比全口径干涉面形的测试结果,两者PV值与RMS值误差仅有1.49%与0.45%,远小于传统PSO算法误差的8.13%与0.96%。仿真结果表明,本文算法可以更好地弥补子孔径调整及定位误差,准确还原原始面形信息。