基于多残差注意力深度收缩网络的超微光图像增强方法

超微光成像可在极度黑暗的环境中给观察者提供近乎白昼的视觉体验,在许多民用和军事应用中起着至关重要的作用。超微光环境下拍摄的图像和视频通常存在亮度与对比度极低、噪声水平高、场景细节和色彩严重缺失等固有缺陷,近年来,深度学习为超微光成像的研究带来了新的机遇。文中采集并提供了一组实用性更强的超微光训练数据集,提出了一种多残差注意力深度收缩网络(Multi Residual Attention Shrinkage Network),以此实现了一种新的超微光成像方法。通过成功研制的小型化样机证实了该方法的工业量产前景。实现了基于通道注意力和空间注意力的残差内注意力机制,以及基于深度软阈值收缩的外注意力机制,不仅可以有效提取并还原极低照度环境下的图像细节信息,恢复场景真实色彩,而且可以有效去除此类环境下由成像设备感光不足带来的巨量噪声。实测效果显示该方法可对极低照度环境进行有效的增强且实时性高。通过与多种业界最新方法比较,文中方法在主观视觉体验以及客观参数两方面均表现更好。

基于TM4C123单片机的模拟电磁曲射炮设计与试验——2019全国电子设计竞赛H题试析

基于2019年全国大学生电子设计竞赛中H题"模拟电磁曲射炮"的任务要求,设计了模拟电磁炮自动控制系统.系统以TI公司的TM4系列单片机作为电磁炮的控制核心,采用LDX-218数字舵机驱动云台.可实现通过串口屏输入射击距离和偏转角;通过激光测距结合OpenMV摄像头的图像处理捕获引导标识从而对电磁炮进行智能控制.3个基本要求测试任务全部完成,3个发挥部分测试任务部分完成,作品获得该次竞赛江苏省二等奖.

模拟电磁曲射炮的设计与反思——以2019年全国大学生电子设计竞赛H题为例

2019年全国大学生电子设计竞赛已经落下帷幕,作为此次比赛的参与选手,笔者在比赛中收获了不少经验,本文以大学生电子设计竞赛为背景,对电子竞赛H题的要求和考察项目进行了论述,并对电磁炮实际系统的选择和搭建,以及系统数据拟合和参数搭建等问题进行了深入分析,最终对本次比赛所取得的成果进行了反思和总结。

通信行业是否没有发展前景了

人类社会迈入信息时代后，催生了现代媒介爆发式的发展，也让海量的信息充斥着我们的眼球和大脑。信息的传播离不开通信手段和技术，但是，伴随着移动通信普及率提高后，新增移动用户的数量却开始减少。