火箭军工程大学 导弹工程学院，陕西 西安 710025
针对红外图像相比于RGB图像纹理较少的特性，提出一种使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩方法，旨在改进基于卷积神经网络的目标检测方法对红外图像场景的适应性，在压缩网络规模的同时提升其泛化能力。首先阐述了Lp归一化权重的稀疏性可以通过调节p进行精确控制这一现象。基于该现象，提出了一种目标检测网络稀疏化训练方法。该方法分别使用Lp球面梯度下降与经典梯度下降训练主干网络和检测器，以平衡网络规模与拟合精度。仿真红外数据集测试结果表明，其在网络规模和目标检测精度方面均优于稠密模型：在网络规模上，稀疏化方法将Faster R-CNN、(Single Shot multibox Detector，SSD)与YOLOv3的有效参数分别减少了52%、78%和66%；在检测精度上，稀疏化方法将Faster R-CNN、SSD和YOLOv3的(mean Average Precision, mAP)分别提高了0.1%、0.3%和0.2%，验证了所提出方法的有效性。
红外目标检测 稀疏神经网络 Lp归一化 受约束梯度下降 infrared object detection sparse neural network Lp normalization constrained gradient descent 红外与激光工程
2021, 50(8): 20200510
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针对红外数据集规模小，标记样本少的特点，提出了一种红外目标检测网络的半监督迁移学习方法，主要用于提高目标检测网络在小样本红外数据集上的训练效率和泛化能力，提高深度学习模型在训练样本较少的红外目标检测等场景当中的适应性。文中首先阐述了在标注样本较少时无标注样本对提高模型泛化能力、抑制过拟合方面的作用。然后提出了红外目标检测网络的半监督迁移学习流程：在大量的RGB图像数据集中训练预训练模型，后使用少量的有标注红外图像和无标注红外图像对网络进行半监督学习调优。另外，文中提出了一种特征相似度加权的伪监督损失函数，使用同一批次样本的预测结果相互作为标注，以充分利用无标注图像内相似目标的特征分布信息；为降低半监督训练的计算量，在伪监督损失函数的计算中，各目标仅将其特征向量邻域范围内的预测目标作为伪标注。实验结果表明，文中方法所训练的目标检测网络的测试准确率高于监督迁移学习所获得的网络，其在Faster R-CNN上实现了1.1%的提升，而在YOLO-v3上实现了4.8%的显著提升，验证了所提出方法的有效性。
红外目标检测 半监督学习 迁移学习 伪监督损失函数 infrared object detection semi-supervised learning transfer learning pseudo-supervised loss function 红外与激光工程
2021, 50(3): 20200511
火箭军工程大学导弹工程学院, 陕西 西安 710025
针对现有基于平视图像目标检测算法在航拍图像上检测精度不高的问题,提出一种具有动态感受野的单阶段目标检测算法。该算法采用SE-ResNeXt作为特征提取网络,在RetinaNet结构中添加bottom-up短连接通路和全局上下文上采样模块,增强了检测层特征的结构性和语义性。构造具有动态感受野的检测子网络,动态选取适当尺度的感受野特征进行目标检测。在实景航拍数据集上进行实验评测,并与相关算法作对比,结果表明改进算法在数据集上表现良好,性能指标具有明显提升,即使在光线昏暗、下视视角、斜下视视角和密集目标等场景图像中,也具有较好的检测效果。
机器视觉 目标检测 航拍图像 RetinaNet 动态感受野
火箭军工程大学导弹工程学院, 陕西 西安 710025
针对现有的非重叠视场多相机系统标定方法复杂的问题,提出了一种基于空间约束的非重叠视场相机精确标定方法。将多个小靶标分布在各自相机的视场中,拼接成大的标定平面,采用大视场相机对固连靶标进行平面测量,求得标定板之间的位置关系,作为相机之间的关**数;通过非重叠视场相机分别获取视场区域中的小靶标,依据空间约束条件,构建相机之间的重投影误差函数,采用Levenberg-Marquardt算法进行非线性优化,获取优化后的非重叠视场相机之间的转换矩阵。实验结果表明,所提出的全局标定方法在X轴和Y轴方向上的重投影误差分别为0.33 mm和0.57 mm,具有较高的精度和稳定性,可以实现非重叠视场相机的精确标定。
机器视觉 非重叠视场 靶标拼接 空间约束 非线性优化 精确标定 光学学报
2019, 39(10): 1015003
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显著性目标检测是机器视觉领域的研究热点,具有广泛的应用前景。针对现有显著性目标检测算法存在的显著区域检测不均匀、边缘表示模糊等问题,提出一种双注意力循环卷积显著性目标检测算法。在U-Net全卷积骨干网络中添加像素间-通道间双注意力模块,在跨层连接前对底层特征进行预处理,减小噪声和杂波干扰,提高显著区域检测性能。在骨干网络后端使用循环卷积模块,将最后的预测图与底层卷积层特征进一步结合,增强预测区域边缘的表示效果。在三个公开数据集上进行实验评测,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法能更好地均匀突显显著区域和细化区域边缘。
机器视觉 显著性目标检测 全卷积神经网络 注意力机制 循环卷积网络
采用波长532 nm激光(脉宽为8 ns)诱导激发铜合金等离子体光谱, 研究了激光能量分别为100, 80, 60和40 mJ时, 常压下谱线(CuⅠ 324.754 nm)自吸收现象; 在激光能量为100和40 mJ的条件下, 研究了低环境压力对铜合金等离子体元素发射谱线自吸收现象和谱线特性的影响。 结果表明: 常压下谱线(CuⅠ 324.754 nm)存在严重的自吸收现象, 自吸收程度随激光能量减小而降低。 适度降低环境压强, 谱线的自吸收程度大大降低, 谱线的信背比增大, 且在一定的低气压条件下, 自吸收现象可以基本消除。 在5.0×104 Pa气压下, 两种能量下谱线的信背比均达到最大值, 分别为8.90和8.66, 相对于常压分别增大了11.23和12.62倍, 此时谱线强度的相对标准偏差分别为2.9%和1.3%; 两种能量下等离子体元素发射谱线的线宽随着气压的下降迅速减小, 当气压为5.0×104 Pa时, 等离子体元素发射谱线的线宽分别为0.08和0.06 nm, 是常压下线宽的19%和20%。 研究表明: 低压环境能明显提高光谱分析的灵敏度和精密度, 使得在分析较高含量元素时允许选择灵敏谱线, 为采用LIBS技术准确测定高含量元素提供了有效方法。
激光诱导击穿光谱 低气压 自吸收 线型拟合 Laser induced breakdown spectroscopy Low pressure Self-absorption Linetype fitting 光谱学与光谱分析
2018, 38(11): 3546
用Nd∶YAG激光诱导激发土壤等离子体, 研究了环境压力(在1.01×105与1×102 Pa之间)对土壤等离子体辐射特性及元素检出限的影响。 结果表明, 随着气压的降低, 土壤等离子体的谱线强度、 信背比先增大后减小, 最高均可达常压下的1.69倍; 电子密度同样呈现先增大后减小的趋势, 在气压8×104 Pa下达到最大值3.56×1016 cm-3, 比常压下高出1.5×1015 cm-3; 在气压8×104 Pa下诱导激发等离子体发射光谱与常压下相比有较好的稳定性和较高的精密度。 20次重复实验得到土壤等离子体分析线信号强度的相对标准偏差为1.1%, 明显低于常压下的3.5%, 低气压下稳定性显著提高。 应用内标法对自制土壤中Pb元素建立定标曲线, 计算得到气压8×104 Pa下土壤中Pb元素的检出限为57.27 mg·kg-1, 较常压下降低了39.23 mg·kg-1。 表明适当的低压环境可以有效提高LIBS的光谱检测灵敏度, 改善元素分析的检出限以及增加光谱定量分析的准确度和精密度。
激光诱导等离子体 低气压 谱线强度 电子密度 检出限 Laser induced plasma Low pressure Spectral intensity Electron density Detection limit 光谱学与光谱分析
2018, 38(9): 2877
采用长脉宽激光(500 μs)作为激发光源, 研究了长脉宽激光在低能量密度条件下诱导击穿土壤等离子体的光谱特性。 实验发现, 在长脉宽激光的激发下等离子体光谱特性与纳秒及超短脉宽激光相比存在较大的差异, 在402~409 nm波段和420~436 nm波段, 土壤等离子体光谱均没有出现强烈的连续背景辐射阶段, 所激发产生的等离子体发光寿命可持续220~270 μs。 特征谱线PbⅠ405.78 nm和CrⅠ425.43 nm分别在210和190 μs时出现, 且谱线强度均随时间延长而逐渐增加, 分别在延时320和350 μs时达到最大值。 研究结果表明, 采用长脉宽激光作为激发光源, 增加了激光与物质相互作用的时间, 有助于激发形成发光时间较长的“准稳态等离子体”; 应用内标法建立了Pb和Cr元素校准曲线, 8次重复实验得到分析线与内标线净信号强度比值的相对标准偏差为2.21~6.35%, 长脉宽激光激发产生的等离子体发光稳定; 计算得到土壤中Pb和Cr元素的检测限分别为34.7和40.0 mg·kg-1, 达到国家土壤环境质量标准规定的一级含量要求; 长脉宽激光激发产生等离子体的电子温度为6 612 K, 电子密度为3.7×1017 cm-3, 达到了局部热平衡状态。
长脉宽激光诱导击穿等离子体 发光寿命 相对标准偏差 检测限 Long-pulse laser induced plasmas Life-time of plasma Relative standard deviation Limit of detection 光谱学与光谱分析
2017, 37(10): 3204
