在靶场测量中，针对负载式T型光电经纬仪在更换成像组件之后的投影中心和光轴平行性改变的问题，提出一种仅需2个标杆即可同时检测投影中心和光轴平行性三差的方法。首先，结合摄像机的小孔成像模型和光电经纬仪的三差，推导了大地测量坐标系下的一点与摄像机图像平面上像点之间的投影方程。其次，根据光电经纬仪正、倒镜拍摄两根标杆得到标杆顶点在图像平面上的投影坐标，推导了结合投影中心与三差的成像投影关系，分析了平移矢量和三差对于标杆顶点在成像平面上投影点脱靶量的影响，对系统的投影中心坐标和三差进行计算，进而实现对光电经纬仪的光轴平行性检测。最后，通过实验验证了所提方法，实验结果表明，引入中心投影坐标和三差之后，水平方向和垂直方向上的重投影误差分别在0.2744 pixel和0.2287 pixel以内，所提方法切实可行、精度较高，可应用于T型光电经纬仪在靶场光轴平行性检测过程。

多光谱辐射测温在高温测量领域应用广泛。 但是, 未知的光谱发射率是多光谱辐射测温反演过程的最大困难。 目前, 解决方法多采用假设发射率模型法, 二次测量法等, 此类方法反演精度取决于假设的发射率模型和实际发射率是否相符, 多数情况下反演结果误差较大。 基于约束优化的多光谱辐射温度数据处理算法解决了未知发射率的难题, 但受迭代算法的复杂性和初值难以确定的影响, 反演精度和效率不高。 为此, 提出广义逆-坐标轮换算法解决约束优化算法中的反演效率问题。 由于广义逆法需对发射率范围进行约束, 坐标轮换法需设定合适的发射率初值, 考虑两种算法各自的优势与不足, 可对两种算法进行结合。 将广义逆法求得的最小范数解作为约束优化算法中迭代搜索的初始点, 进一步提高了算法对不同材料发射率的适应度。 为验证算法是否能在无需考虑发射率模型的前提下寻找符合待测目标的发射率和真温, 选取六种不同发射率类型的目标材料进行仿真实验。 针对六种典型材料的仿真结果表明, 新方法在真温1 800 K的情况下, 绝对误差和相对误差均小于5.0%, 与梯度投影法相比运算效率平均提高了202倍。 表明该算法具有无需考虑发射率模型、 反演精度高, 速度快, 适合于各类材料等优点, 解决了约束优化算法中初值选择不确定的问题, 为在线实时高温测量中的数据处理提供了解决方案。

针对遥感图像中背景复杂多样、目标密集和尺度差异性大, 容易造成小目标漏检和误检的问题, 以YOLOv5s 算法为网络基础框架, 提出一种基于上下文信息的遥感图像目标检测算法。首先, 设计上下文模块(CM)并添加在主干网络,增大目标区域特征的感知范围, 获取更多的上下文信息, 提升模型对小尺度目标的检测能力; 其次, 在特征主干网络中引入坐标注意力(CA)模块, 加强模型对浅层网络中目标位置信息的识别能力; 最后, 将空间金字塔池化模块替换为空洞空间卷积金字塔(ASPP)模块, 实现全局信息和局部信息相融合, 进一步增强小目标的语义信息。实验结果表明, 在RSOD数据集上, 改进后算法的mAP50为97.9%, 相比原YOLOv5s算法提高了1.7个百分点; FPS达到71帧/s, 满足实时性检测的要求。相比其他检测算法, 改进后算法具有更低的漏检率和误检率, 检测性能更加优秀。