偏振光反射信息可直接反演目标本征特性, 且在传输过程中具备较强的抗干扰特性, 因此偏振成像技术可适用于多种复杂环境中的智能监控、交通监察领域。近年来使用深度学习判读图像检测目标的方法迅速发展, 已经广泛应用于图像处理的各个领域。本文提出了一种基于偏振图像与深度神经网络算法的行人、车辆多目标检测算法YOLOv5s-DOLP。首先, 通过实时获取到偏振图像进行偏振信息解析, 获取目标偏振度图像。其次, 为增强偏振度图像中检测目标与背景存在高对比度的特性, 在主干网络中引入通道注意力与空间注意力, 提升网络特征进行自适应学习的能力。此外, 使用K-means算法对目标位置信息进行聚类分析, 加快网络在偏振度图像的学习速度, 提升目标检测精度。实验结果显示, 该算法结合了偏振成像和深度学习目标检测的优势, 对于低照度复杂场景中的车辆、行人目标检测效果好、检测速度快, 对于道路车辆的目标检测、识别与跟踪具有一定的应用价值。

针对钻孔爆破数值模拟过程中炮孔孔壁压力取值较为复杂的问题, 通过分析炸药爆轰过程以及爆破介质的破坏和运动过程, 构建了孔壁压力的简化计算模型。该模型将爆破过程分为4个阶段: 炸药爆轰炮孔升压、炮孔初步弹性膨胀、孔壁裂纹张开且气体流入、介质剥离抛掷且气体逸出。通过简化分析介质的爆破破坏过程, 分别确定了各阶段的持续时间。通过简化分析爆炸气体体积的变化, 并基于理想气体状态方程, 分别确定了各阶段孔壁压力随时间变化的数学函数。通过现场实验结果对计算模型进行了验证, 计算结果与实验结果吻合情况良好。该计算模型考虑了多种因素对爆破过程的影响, 又未引入难以确定的系数, 方便实际应用, 可用于理论分析或数值模拟中爆破荷载的取值。

提出了一种被动式太赫兹图像识别算法。算法对原始太赫兹图像进行去噪预处理之后，通过对灰度直方图分析并对其曲线拟合，选定种子点和生长阈值对图像进行区域生长，以实现图像分割。实验结果证明，算法能够有效地从被动太赫兹图像背景中提取感兴趣的目标区域，有利于快速准确地发现被检测者隐藏在衣服内的违禁品，增强了安检成像系统的实用性。

研究提出一种被动式太赫兹扫描成像的目标检测方法。用0.22 THz被动式扫描成像系统采集原始图像，在滤波去噪后用针孔像分析法获得太赫兹扫描成像系统的点扩展函数，进而用Lucy-Richardson算法重构图像，通过灰度变换和边缘检测增强图像对比度和目标分辨力。实验结果表明，算法能有效改善被动式太赫兹图像质量，提高成像系统探测隐藏可疑物的能力。

为提高被动式人体太赫兹成像系统所获取图像的目标分辨力，采用反卷积方法处理图像，提出了一种被动式太赫兹图像重构算法。从系统的基本成像原理出发，分析了导致图像退化的主要原因；在对原始太赫兹图像进行去噪预处理后，采用高斯型点扩展函数进行图像反卷积重构，提高图像的分辨率,用灰度变换方法提高图像的对比度。应用本算法重构原始人体太赫兹图像，获得了清晰度和目标分辨力明显改善的处理效果。实验结果表明，本算法能有效提高被动式人体太赫兹成像系统的图像质量，有利于观察者快速准确地发现被检测者隐藏在衣服内的违禁品，增强了系统的实用性。

利用空气电离相干探测系统通过实验测量了氨基酸的太赫兹光谱。通过双色激光脉冲诱导空气等离子体可以产生较强的超带宽(0.1~10 THz)太赫兹信号并通过外差式相干探测进行探测。通过实验测量了赖氨酸(C6H14N2O2)和精氨酸(C6H14N4O2)的太赫兹反射式宽带谱。为了解决反射式太赫兹时域光谱技术在相位匹配上的问题，采用相对反射率对频率的一阶导数提取材料的吸收参数。由于大于6 THz频率样品对信号的吸收较大，因此将频率窗口定在0.5~6 THz下，实验中可以发现两种氨基酸均在1.10 THz处有吸收峰。

针对我国设施农业得到迅速发展,但与之相配套的测控仪器由于种类少、价格高、使用不便,难以在生产中广泛推广的现状,设计开发了低成本、高精度的便携式温湿度露点测量仪,并在生产中试验、示范,应用表明,该仪器对温度、湿度和露点能实现高精度、长时间稳定测量.