为了解决无光输入时光收发一体模块的接收监控有时会出现异常的问题，提出了一种精确选择跨阻放大器解耦电容和软件校准相配合使用的方法。首先，测试了监控异常时的I2C总线波形和接收电源噪声波形，验证了多种型号跨阻放大器和不同监控解耦电容值对接收监控的影响，确认了接收无光监控异常主要是由跨阻放大器监控残留噪声和监控电容解耦2个原因造成的；然后，通过实验选取合适的监控信号解耦电容，同时使用二阶方程进行软件校准。测试结果表明，该方法可以完全解决无光时的接收监控异常问题。

红外摄像机虽然能够全天候 24 h工作, 但是相比于可见光摄像机, 其获得的红外图像分辨率和信杂比低, 目标纹理信息缺乏, 因此足够的标记图像和进行模型优化设计对于提高基于深度学习的红外目标检测性能具有重要意义。为解决面向监控应用场景的红外目标检测数据集缺乏的问题, 首先采用红外摄像机采集了不同极性的红外图像, 基于自研图像标注软件实现了 VOC格式的图像标注任务, 构建了一个包含行人和车辆两类目标的红外图像数据集( Infrared-PV), 并对数据集中的目标特性进行了统计分析。然后采用主流的基于深度学习的目标检测模型进行了模型训练与测试, 定性和定量分析了 YOLO系列和 Faster R-CNN系列等模型对于该数据集的目标检测性能。构建的红外目标数据集共包含图像 2138张, 场景中目标包含白热、黑热和热力图 3种模式。当采用各模型进行目标检测性能测试时, Cascade R-CNN模型性能最优, mAP0.5值达到了 82.3%, YOLO v5系列模型能够兼顾实时性和检测精度的平衡, 推理速度达到 175.4帧/s的同时 mAP0.5值仅降低 2.7%。构建的红外目标检测数据集能够为基于深度学习的红外图像目标检测模型优化研究提供一定的数据支撑, 同时也可以用于目标的红外特性分析。

为了提升行人重识别算法的检索准确率, 提出了基于软掩膜前景分割和多信息融合重排序的行人重识别算法。通过基于U-Net的软掩膜前景分割算法去除图像背景信息, 同时减缓图像分割边界的突变, 以保留图像中行人的关键信息; 通过基于孪生深度网络的多信息融合重排序算法融合行人图像的多种信息, 提升检索结果质量。实验结果表明, 提出的两种方法是对行人重识别算法流程的有效补充, 可作为提升准确率的有效方法应用于多数现有行人重识别算法中。

简要分析了控制玻璃密度的意义，论述了玻璃密度控制图类型的选择、密度数据的收集频次和时机、控制图的制作规范及使用方法。

量子随机数因为其不可预测性和真随机性, 在信息安全方面发挥着越来越重要的作用。现有的随机数生成协议大都假定光源服从一定确知的分布概率, 然后通过测量值估算可提取随机数的最小熵。但是由于实际光源器件的不完美, 其光强分布存在一定波动, 倘若在计算最小熵过程中忽略该强度波动, 将导致计算最小熵数值偏大, 影响安全性; 倘若使用传统的方法考虑光强波动, 则导致估算结果过差, 降低可获取随机性的大小。针对该问题, 本文提出了一种具有光源监控功能的量子随机数发生器方案, 并且以基于维度目击值的自检测量子随机数发生器协议为例进行介绍。仿真结果显示通过在源端添加光源监控模块的方法, 能够对单光子贡献的上下界给出更紧致的估计, 与传统方法相比, 能够获得更高的最小熵和随机性。该方案为量子随机数发生器的实用化提供了一个有用的工具。

目前市面上的水下镜头以视场角小、光学总长大的镜头为主。利用超短焦距的方案，从6片玻璃镜片的初始结构出发，结合水下成像镜头的特点，设计了一款500万像素的超短焦水下广角监控镜头。其全视场为95°，焦距仅为3.1 mm，系统光学总长为32.8 mm，后工作距为5.3 mm。该镜头由隔水窗以及由4片球面镜片和2片非球面镜片（包含滤光片和光阑）所构成的透镜组组成。在水下工作时，该镜头在全视场范围内的调制传递函数在250 lp/mm频率处都在0.3以上，同时中心视场系统的光学性能接近衍射极限，配合IMX675传感器能实现良好的成像效果。通过温度和公差分析，证明该镜头能适应水温变化，满足实际生产和装配的要求。

为了满足5G光通信对细波分复用（LWDM）窄带滤光膜的要求，笔者采用电子束与离子辅助沉积技术，在K9基底上镀制了高质量光通信滤光膜。提出了一种高精度调试膜厚均匀性与光谱一致性的方法，该方法通过对特殊膜系镀膜结果进行反演分析，能快速分析出Ta₂O₅和SiO₂两种材料光学厚度的误差，根据分析结果调节修正板，可以有效解决光学厚度匹配的问题，改善窄带滤光膜光谱。在镀制过程中采用光学直接监控法监控膜厚，对基板的实时光量值曲线进行拟合，根据拟合结果监控膜层厚度，同时采用晶控平均厚度法对耦合层与非规整膜层进行监控，提高了监控精度。最终制备的滤光膜在-0.2 dB处的带宽为4.1 nm，通带内最大插入损耗为0.14 dB，通带波纹为0.04 dB，-27 dB处带宽为6.0 nm，满足细波分复用窄带滤光膜的技术要求。

温控防裂是大体积混凝土施工质量控制的重点和难点问题。介绍了大体积混凝土温控防裂智能监控技术, 首先通过建立混凝土开裂全过程仿真试验技术实现了大体积混凝土温度历程的优化设计; 然后通过实时采集拌合、浇筑、通水、保温等环节的混凝土温度信息, 构建了以温度达标为目标的实时评价和预测模型, 实现了施工过程中混凝土温度指标的精准监控和动态预警, 并自动化、智能化地调控混凝土温度。工程应用表明, 该技术可以实现对大体积混凝土温控的优化和实时监控, 提高混凝土施工质量, 效果良好, 可在同类工程中推广。

综合采集混凝土振捣施工过程多源异构信息, 进而及时、客观地分析振捣质量, 对于保障高拱坝坝体混凝土施工质量至关重要。针对高拱坝混凝土振捣施工信息以“空-地”感知技术为主, 存在信息感知不全和数据质量有待提高的问题, 建立空天地一体化的混凝土振捣施工信息智能感知体系, 实现混凝土浇筑过程中多源、多维度、多模态施工信息的立体感知。在此基础上, 针对数值型、视频流以及图像型信息, 分别提出基于Kalman滤波的全球导航卫星系统(GNSS)定位信息降噪方法、基于改进Faster R-CNN的视频信息解析方法和基于DeblurGAN-v2的表面图像去模糊方法。以杨房沟水电站为例, 应用所提空天地一体化感知方法与技术, 实现混凝土振捣质量智能分析与监控。