基于循环神经网络的森林火灾识别研究

森林火灾初期的烟雾检测对于预防森林火灾有着重要意义。由于长距离视频监控中通常烟雾运动速度慢、特征不明显,可靠的烟雾检测仍然是一项十分具有挑战性的任务。以林火视频监控场景为研究对象,提出了一种基于循环神经网络的森林火灾识别算法。该算法由空间特征提取网络和时序神经网络组成。空间特征提取网络通过深度学习来高效提取烟和火的静态特征。循环神经网络通过中间隐藏层的记忆内容来对空间特征进一步融合,进而挖掘烟火动态特征。该方法不仅可以从图像局部区域中提取具有区分性的空间特征,还可以通过循环神经网络来提取时序特征。实验表明,基于循环神经网络的森林火灾识别算法能够在多种多样的场景下实现96.3%的准确率和4.5%的误报。

应用于动态核极化核磁共振系统的改进型传输线研究（英文）

基于几何光学理论和矢量衍射理论,设计了263 GHz DNP-NMR谱仪的改进反射镜系统,并进行了数值模拟.该系统包括两个波纹波导、一个抛物面镜和一个角度可调的相位校正镜.仿真结果表明,获得了聚焦良好的类高斯输出光束,其标量高斯模含量为99.90%,矢量高斯模含量为99.55%.只有通过调整相位校正镜的角度来匹配DNP-NMR样品,才能改变输出光束的方向.当输出光束方向在±15°变化时,标量高斯模含量约为99.57%,矢量高斯模含量约为98.97%.

双共焦波导回旋行波管高频结构的电磁特性研究

研究了双共焦波导回旋行波管高频结构的电磁特性。根据惠根斯原理的光衍射理论,分析得出双共焦波导中的两类本征模式(叠加模和环形模)对应的截止频率和场分布情况。理论分析结果与商用仿真软件CST的仿真结果一致。其中用作回旋行波管工作模式的“反相叠加TE06模”的损耗明显小于其他模式,这种不同模式损耗不同的特性将有效抑制竞争模式带来的寄生振荡。双共焦波导的模式密度略大于传统单共焦波导的模式密度,但是明显小于圆波导的模式密度,因此双共焦波导适合用作回旋行波管的高频结构。