成像式红外诱饵弹技术的发展

国外成像式红外诱饵技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。文章介绍了成像式红外诱饵技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展成像式红外诱饵技术的优势和重要性,重点探讨了几种成像式红外诱饵技术的性能及其特点,最后论述了成像式红外诱饵技术的发展动向与分析。     

基于深度相机的船舶小构件打磨装置视觉识别算法设计

基于深度相机,针对船舶小构件智能打磨装置的视觉识别系统进行算法模块设计,确定视觉识别系统的模块框架与模块功能,并基于OpenCV库与PCL库,利用C++程序语言对模块功能进行算法实现。同时搭建算法试验平台,对模块算法进行验证,完成包括相机位姿估计与坐标变换、工件点云分割、工件质心提取、工件边缘提取在内的算法功能实现,为船舶小构件智能打磨装备提供准确全面的视觉数据,保证智能打磨装备的上料及打磨作业顺利执行。     

城市轨道交通视频监视系统建设方案

介绍国内城市轨道交通线路视频监视系统建设模式演变过程,从最初的标清方案演变为高标清混合方案再到最新的全高清方案,并对高清视频系统的两大技术流派(由广播行业标准演进而来的HDTV非压缩监视技术和基于帧内及帧间压缩的HDTV监视系统)进行优缺点分析,经分析非压缩方案的建设投资是最多的,但系统图像质量优异,压缩方案会导致图像延迟和解码后视频不清晰,但造价便宜。进一步结合南京地铁11号线北段和昆明地铁6号线实际工程中视频监视系统的建设情况,分析并研究最新轨道交通视频监视系统所采用的运营和公安共享一套平台的高清视频解决方案,以期达到优化视频资源配置,节省投资的目的。     

船舶垫块蓝油拂配质量检测

垫块蓝油拂配质量与船舶主机等设备的工作稳定性相关,在船舶设备装配期间应对蓝油拂配质量进行检测,以确保装配环节满足工艺要求。采用机器视觉方法对船舶垫块蓝油拂配质量进行检测,获得蓝油拂配图像并进行裁剪,基于OpenCV框架对图像进行处理和计算,并标注每个部分的蓝油拂配比例,以实现船舶垫块蓝油拂配质量的快速检测。     

基于稀疏卷积神经网络的车载激光雷达点云语义分割方法

对车载激光雷达扫描得到的点云进行语义分割是保证行车安全、加强驾驶员对周边环境理解的重要手段之一。因为内存限制和大规模点云场景更加稀疏的特点,将传统神经网络的方法直接沿用到车载激光雷达扫描得到的点云场景中的效果不佳。本文中针对大规模点云的稀疏性,利用稀疏卷积神经网络对体素化点云进行特征提取。考虑到逐点处理分支抑制点云数据的密度不一致性导致的信息损失,另外设计了3D-CA和3D-SA模块,使稀疏卷积神经网络更好地提取特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络的方法和将点云投影到平面的方法相比,使用稀疏卷积神经网络对大规模点云进行语义分割,可将平均交并比提升4.1%和3.4%,证明了该方法的有效性。     

典型道路塌陷探测方法应用及原因分析

我国城市化快速扩张，道路塌陷事故呈多发、频发、复发态势，严重威胁社会安全，造成不良社会影响。在建设韧性城市大背景下，预防道路塌陷，已成为城市建设管理的重要任务。因此，确定有效地进行道路塌陷的探测方法、分析典型道路塌陷的原因具有重要的现实意义。通过对某一典型区域产生空洞前后的物探数据对比，确定探测方法的适用性;通过管道内窥检测、道路沉降监测对塌陷发展过程进行分析，并提出相关建议，为道路塌陷防治提供基础依据。     

龙溪口航电枢纽工程施工期智能航道系统研究

针对龙溪口航电枢纽工程施工期所在河段不断航，且来往船舶多，临时航道通航环境复杂的情况，设计开发了施工期智能航道系统，该系统以电子航道图为显示基础，实现航道水位、流速流量和水深的实时监测、航标遥控遥测、船舶动态管理等功能，并提供共享与服务接口，系统的实施实现了对河道表面流速场的非接触、无人值守的实时测量，以及对航标、船舶的动态管理，提高了管理效率，保障了龙溪口枢纽工程施工期工程河段的通航安全。     

基于线形识别的索力测量方法影响因素研究

拉索是索承重桥梁重要的传力构件，其受力状态是反映桥梁健康状态的重要指标，准确测量拉索的索力对保障桥梁结构的安全至关重要。结合数字图像处理技术和拉索计算理论，提出了一种基于线形识别的索力测量方法，可实现非接触式无损测量，设备简单，操作方便，效率高。通过高精度的图像采集及数字图像处理技术进行拉索线形的识别与提取，获取拉索有限空间点的几何坐标，再基于悬链线理论和过“三定点”的精确线形数值计算方法，即可快速计算出索力。通过缩尺模型试验验证了该方法可适用于不同长度、不同直径、不同倾角的索力测量，测量误差为2%～5%。采用数值仿真的方法，探究了温度变化、拉索弯曲刚度、减振装置等单一因素变化对索力测量精度的影响规律，并基于模型试验，剖析了图像采集角度及采集距离对测量精度的影响。结果表明：拉索的弯曲刚度、边界条件对短索测量精度的影响较大，拉索温度的变化对测量精度影响较小，减振装置对测量精度的影响随减振装置刚度提高而增大，拉索图像正面平拍和近距离采集可提高方法的精度；基于以上分析，建立了考虑弯曲刚度和减振装置影响的索力修正方法，修正后索力误差为1%～2%。     

双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割

针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题，本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先，构建多分支特征提取编码网络，并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取，进而改善小目标信息的丢失；其次，构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络，实现语义信息和细节信息的融合，增强不同尺度目标的表达能力；最后，提出通道和空间注意力机制，建模全局通道相关性和长距离位置相关性，增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明，所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的；所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比，能够平滑目标分割边缘，尤其对细长条形目标具有鲁棒性。