提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪方法。通过建立参数传递模型,从现有基于深度学习的检测模型中抽取指定对象的可见光检测模型,作为红外检测的预训练模型,在采集的红外图像数据集上进行微调训练,得到基于深度学习的红外检测模型。在此基础上,建立了基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪模型,进行了单波段跟踪与双波段融合跟踪对比实验。结果表明,所提方法跟踪精度和成功率比单波段跟踪均有所提升,具有较好的稳健性。

提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先, 提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型, 进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型, 并在课题组实地采集的红外数据集上进行fine-tuning, 从而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上, 提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测模型, 并对模型设计、图像配准、决策级融合过程进行了详细地阐述。最后, 进行了白天和傍晚条件下基于深度学习的单波段检测实验和双波段融合检测实验。定性分析上, 由于波段之间的信息互补性, 相比于单波段物体检测, 双波段融合物体检测在检测结果上具有更高的置信度和更精确的物体框; 定量分析上, 白天时, 双波段融合检测的mAP为86.0%, 相比于红外检测和可见光检测分别提高了9.9%和5.3%; 傍晚时, 双波段融合检测的mAP为89.4%, 相比于红外检测和可见光检测分别提高了3.1%和14.4%。实验结果表明: 基于深度学习的双波段融合检测方法相比于单波段检测方法具有更好的检测性能和更强的鲁棒性, 同时也验证了所提出方法的有效性。

提出了一种基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法。该方法利用深度学习在特征表达上的优势, 采用基于回归的深度检测模型SSD(Single Shot Multibox Detector)提取候选目标, 并结合颜色直方图特征和HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征进行目标筛选, 实现目标跟踪。为了提升深度检测模型的物体检测性能, 文中构建了多尺度目标搜索图, 可在一张图上实现不同尺度的目标检测。在标准跟踪测试库上选取八个具有代表性的跟踪视频序列, 并选取六种具有代表性的跟踪方法进行了对比测试。结果表明, 文中所提方法在跟踪效果上, 整体优于参与对比的其他算法, 且对于物体姿态变化、尺寸变化、旋转变化、光照变化、复杂背景杂波等影响因素具有较好的鲁棒性。

提出了一种基于深度学习的多视窗SSD(Single Shot multibox Detector)目标检测方法。首先阐述了经典SSD方法的模型与工作原理, 并根据卷积感受野的概念和模型特征层与原始图像的映射关系, 分析了各层级卷积感受野大小和特征层上默认框在原始图像上的映射区域尺寸, 揭示了经典SSD方法在小目标检测上不足的原因。基于此, 提出了一种多视窗SSD模型, 阐述了其模型结构与工作原理, 并通过106张小目标图像数据集测试, 评估和对比了多视窗SSD方法与经典SSD方法在小目标检测上的物体检索能力与物体检测精度。结果表明: 在置信度阈值为0.4的条件下, 多视窗SSD方法的AF(Average F-measure)为0.729, mAP(mean Average Precision)为0.644, 相比于经典SSD方法分别提高了0.169和0.131, 验证了所提出算法的有效性。

针对块循环测量矩阵应用于遥感压缩成像存在图像重构性能不理想的问题, 本文把粒子群智能优化算法引入到块循环矩阵优化中, 实现了在保持矩阵结构不变的同时对块循环矩阵的优化。首先以相关系数的Welch界为阈值约束Gram矩阵非对角元素构造目标矩阵; 然后以Gram矩阵逼近目标矩阵的方式建立目标函数, 将优化对象改为构造块循环矩阵的自由元向量。为提高优化效率, 文中采用权重自适应更新的方式提高粒子搜索能力。开展了相关重构对比实验, 结果表明, 优化后的块循环测量矩阵在保持矩阵结构的同时, 降低了与稀疏变换矩阵的相关性, 其与稀疏变换矩阵的最大相关系数、平均相关系数和阈值平均相关系数分别降低了0.027 3、0.017 5和0.004 6, 得到的结果显示优化的块循环矩阵提高了图像的重构性能。

通过人工红外照射改变目标与背景的红外辐射特性能够对相关跟踪形成有效干扰，其中，红外照射的位置对干扰效果具有重要影响。为提升红外照射干扰相关跟踪的效率，文中建立了红外照射仿真搜索相关跟踪干扰点模型，对干扰相关跟踪的有效照射位置进行快速搜索。首先，运用TracePro光线追迹软件建立了真实实验条件下的红外照射系统模型，并利用高斯模型对照射光斑的照度分布进行了拟合。然后，在一定空间范围内，采用二维扫描的方式进行真实照射干扰和仿真照射干扰对比实验，结果表明：仿真照射与真实照射的干扰结果一致性达到了98%，且仿真照射找出了真实照射条件下干扰相关跟踪的全部干扰点，从而很好地验证了文中方法的有效性。

采用直流磁控溅射法，结合氧化法热处理在硅基底上制备VO₂薄膜，通过SEM、XRD、XPS、FTIR红外透射率等测试，从多角度分析了氧化热处理对VO₂薄膜截面结构、晶相成分、成分价态、红外透射率相变特性的影响。实验分析表明，采用直流磁控溅射与氧化热处理相结合的方法，可获得主要成分为具有明显择优取向单斜金红石结构VO₂(011)晶体的氧化钒薄膜，氧化热处理有利于VO₂晶粒生长并增加薄膜致密性，同时其红外透射率具有明显相变特性，相变温度为60.5 ℃，3~5 μm、8~12 μm波段的红外透射率对比值达到99.5%，实现了对红外波段辐射的开关功能，适合应用于红外探测器的激光防护研究，同时可为深入研究对薄膜的氧化热处理提供参考依据。

钒的氧化物具有对温度敏感的半导体-金属可逆相变特性.在多种钒氧化合物中,VO2的相变温度点约为68℃,适用于很多应用领域.VO2长期暴露在空气中时,会被氧化.研究了通过制备VO2/Al2O3复合膜系来保持氧化钒薄膜的稳定性的方法.采用TFCalc薄膜设计软件,设计了VO2/Al2O3复合膜系.依据材料的折射率和消光系数,优化了膜系各膜层的厚度,分析了复合膜系的相变特性.采用磁控溅射方式制备了氧化钒薄膜,再通过氧氩混合气氛热处理得到VO2占主要成分的氧化钒薄膜.在氧化钒薄膜上采用射频磁控溅射方法封装了120nm厚的Al2O3膜.利用分光光度计测量分析了膜系的相变特性,Al2O3膜对VO2膜的相变性能影响很小.Al2O3膜适于VO2薄膜的封装.

为掌握高功率脉冲激光防护中脉冲激光各参量对VO2薄膜温升的具体影响, 采用有限元分析程序ANSYS的热分析模块分析了VO2薄膜在脉冲激光辐照下的温度场变化, 分析讨论了CO2脉冲激光的光斑尺寸、功率密度、脉冲宽度、重复频率四个参量, 对VO2薄膜达到相变温度的时间与相变区域尺寸的影响.结果表明, 光斑尺寸等四个参量共同影响薄膜达到相变温度的时间, 在一定范围内增大光斑尺寸和功率密度可缩短薄膜相变的时间, 而薄膜相变区域尺寸所占光斑面积的比例与二者并无直接关系, 增大脉宽或重频都有利于缩短薄膜达到相变的时间, 但前者对单脉冲产生热量的提升比后者效果更明显.

为解决传统点光源近似设计方法难以满足实际应用需求的问题, 基于遗传算法提出了一种面向扩展光源的自由曲面优化设计方法.该方法以虚拟点光源的辐射分布函数、原点位置偏移量及目标面尺寸因子等参数作为优化对象, 首先对种群中任意个体根据能量守恒定律及Snell定律建立并求解偏微分方程, 得到对应于该组虚拟参数的自由曲面, 然后以实际扩展光源进行光线追迹, 并综合考虑目标面照度均匀度和系统传输效率得到个体适应度, 据此对种群进行选择、交叉和变异, 直至优化结果满足设计要求.设计了发散半角为10°的均匀照明系统, 光源采用直径为30 mm的圆盘朗伯源, 在Trace/pro环境下与传统设计方法进行对比, 结果表明: 系统均匀度从58.3%提高到93.5%, 辐射传输效率从61.8%提高到72.9%, 且光束质量对目标面距离的变化具有很好的稳定性.该设计方法能较好地实现对扩展光源辐射在空间分布的调控, 对扩展光源系统设计具有重要指导意义.