油菜菌核病为土传病害, 发病早期叶片无可见症状, 从植株表面很难发现。 用叶片的普通光谱图像或RGB图像无法对其进行识别。 采用高光谱图像作为监测技术, 结合深度学习模型构建油菜菌核病发病早期识别模型, 并取得了较好的识别效果。 以油菜菌核病为研究对象, 采用菌丝块接种法, 在油菜根部诱发病害。 分别于发病后第2、 5、 7、 9天采集发病油菜植株和健康植株光谱图像。 对高光谱图像去除背景、 S-G光谱曲线平滑处理、 剪切、 分割等处理后构建模型训练测试数据集。 以Resnet50深度学习模型为基础, 通过增加特征图数量, 减小第1层卷积核大小来提高模型对油菜菌核病发病早期的识别能力。 通过交叉验证、 模型结构改进前后识别能力对比、 模型泛化能力测试等, 验证了改进模型的识别能力和泛化能力。 Resnet50模型结构改进前后, 对油菜菌核病发病早期的识别正确率分别是66.79%、 83.78%和88.66%, 改进后模型的识别正确率分别提高了16.99%和4.88%, 模型的识别精度和召回率也得到很大提高。 所提出的识别模型平均识别正确率为88.66%, 精度和召回率达到83%以上, 只有对发病第7天的召回率为79.04%。 把构建的多分类模型设定为是否受病害胁迫的二分类模型, 则模型的正确率97.97%, 精度99.19%, 召回率98.02%, 同时, 模型对第9天测试集的识别正确率达到91.25%。 改进后的Resnet50模型可有效保留数据的光谱特征和局部特征, 使模型对油菜菌核病发病早期的识别能力显著提高。 该模型对发病1周内的油菜菌核病严重程度具有较好的识别能力。 对是否发病的识别能力更高, 模型识别正确率、 精度和召回率均达到97.97%以上。 模型对油菜菌核病发病早期识别具有很好识别能力和泛化能力。 因此, 该模型可综合利用高光谱图像的光谱和图像特征, 解决油菜菌核病发病早期无症状、 识别困难的问题; 也可为基于高光谱或多光谱图像的农作物病害早期识别技术的发展提供参考。

为解决现有传统人体安检的弊端，采用太赫兹波成像系统设计方法，设计了一种远距离高分辨的被动式焦平面太赫兹成像系统。系统由太赫兹探测器、准光系统、扫描结构组成，工作频率为 110 GHz，物距为 6m，视场大小为 2.0 m×0.8 m，分辨力为 2.5 cm。在GRASP软件上仿真并通过实验验证，该系统可以实现乘客在无接触、不停留的情况下，检出身上的携带物品。

为了从微观角度分析材料服役损伤机理，快速准确地测量材料表面微观形貌， 对白光干涉技术进行了理论分析，并采用白光干涉技术对磨斑、蚀坑两种不同类型的材料损伤形貌进行了具体的测试研究。测试结果表明，白光干涉仪可以准确地测量出磨斑、蚀坑的二维和三维形貌及深度分布数据。测得磨斑深度为45.68 μm，腐蚀后的材料表面最大点蚀坑的深度为5.14 μm。白光干涉仪适合于测试材料服役损伤后表面的三维形貌和数据。利用此技术可以对材料微观表面形貌进行快速精确的测量，对深入理解材料服役行为及寿命预测具有参考意义。

报道了一种单探测器快速扫描准光学被动太赫兹人体成像系统,并设计了成像分辨率测试卡。该成像系统的光路由反射式准光学器件构成。被检测人员自身辐射的太赫兹波通过成像系统的透波窗口进入设备,依次经过摆动反射镜、旋转反射镜、聚焦反射镜和固定反射镜后到达太赫兹探测器。该成像系统仅用一个太赫兹探测器,配合由旋转反射镜和摆动反射镜组成的扫描机构,就可在2.5 s的时间内完成对一个距离设备1.5 m处0.65 m×1.9 m区域的完整成像,成像线分辨率达到2 cm。该成像系统不仅可有效显示金属、液体、陶瓷和粉末等材料的可疑危险物品的轮廓,还可对太赫兹图像上显示出的携带物品进行自动标记。

基于3D视频的人体动作识别近年来受到越来越广泛的关注。基于动态时间规整的算法考虑了动作的时序信息, 并能较好地解决人体运动在时间上的不确定性, 但是随着训练样本增加, 效率会变得较低。本文提出了一种基于动作标准序列的动作识别方法。通过特征提取将3D动作视频样本构建为动作序列, 在动态时间规整度量下将动作标准序列学习建模成一个序列平均的优化问题, 并使用动态时间规整重心平均算法(DBA)求解。对于动作类别类中存在显著差异的场景, 研究了多重动作标准序列学习, 并针对无监督学习的情况, 提出了DBA-K-means聚类算法。实验结果表明, 该方法可进一步提高动作识别的效率和准确率。

借助于计算机视觉技术实现了一种基于四轴飞行器的违章车辆取证系统。四轴飞行器在巡检路段上空飞行过程中，通过训练好的支持向量机(SVM)车辆检测算法自动检测视野中的违章停车车辆。如违章停车车辆存在，四轴飞行器将根据视觉处理结果自动调整姿态，便于摄像头以合适的尺度和角度识别车牌；最后通过模式识别技术捕捉视野中车辆的车牌并向地面站传输证据。与传统的人工巡检和基于道路固定摄像头的方案相比，本系统更灵活、高效，可以作为交通智能化管理新的解决方案。

针对认知无线电中的频谱分析问题,在软件无线电构架下给出一种数字通信系统信噪比盲估计模型。分析了数字通信系统中缓变区的存在性,并根据数字通信信号的循环平稳特性给出了信号缓变区的选择方法。提出了一种基于缓变消除的信噪比盲估计算法,该方法不需要通信系统发送目标波形。仿真分析表明,所提方法能够准确找到数字通信信号的缓变区,对各种数字通信系统都具有较好的信噪比估计性能。

提出一种基于VANET-CELLULAR 混合架构的车联网(VANET)。在这种架构下，车辆可以根据一些原则动态成簇，在这些簇中，通过车辆间分布式博弈快速选取最少数量的车辆作为移动网关，将本地VANET 接入蜂窝网络，并随着簇的网络拓扑变化动态更新网关，以最大化车辆数据传输的性能。考虑到车辆节点的自私特点，分布式博弈可以有效地提高移动网关节点的积极性，使得算法的可行性增强。仿真结果表明该算法能高效选取车联网移动网关。

纳米材料由于其结构的特殊性, 具有一般材料难以获得的优异性能, 为了将纳米材料的优异性能应用到镁合金表面改性当中, 利用横流 CO2激光器在 AZ31B镁合金基体上制备了 Al-Si合金粉末垣5%纳米 SiC粉末复合涂层, 采用光学显微镜、扫描电子显微镜观察了熔覆层的显微组织并分析了微区成分分布情况, 激光熔覆层与基体结合良好, 熔覆层的显微组织具有明显的结构特征, 出现了大量的十字架结构。X射线衍射结果表明, 激光熔覆层的组成相主要为 Mg2Si、Mg2C3、Mg17Al12、Al3.21Si0.47等。利用显微硬度仪进行了硬度测试, 由于在激光熔覆过程中新形成的化合物起到了强化作用, 熔覆层的最高显微硬度可达 216 HV0.2, 是基体的 3倍多。