三维点云目标识别对抗攻击研究综述

当前,人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功,其中深度学习技术发挥了关键作用。然而,尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力,但是依然容易受到对抗样本的攻击,表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据,能够攻击并误导深度学习模型的输出。随着激光雷达等3维传感器的快速发展,使用深度学习技术解决3维领域的各种智能任务也越来越受到重视。采用深度学习技术处理3维点云数据的人工智能系统的安全性和鲁棒性至关重要,如基于深度学习的自动驾驶3维目标检测与识别技术。为了分析3维点云对抗样本对深度神经网络的攻击方式,揭示3维对抗样本对深度神经网络的干扰机制,该文总结了基于3维点云深度神经网络模型的对抗攻击方法的研究进展。首先,介绍了对抗攻击的基本原理和实现方法,然后,总结并分析了3维点云的数字域对抗攻击和物理域对抗攻击,最后,讨论了3维点云对抗攻击面临的挑战和未来的研究方向。

基于迈克尔逊干涉仪的激光CCD微位移测量系统研究

介绍了一种可进行动态微位移激光测量系统。该系统以He-Ne激光器为光源,配以去噪装置、判向变频系统、CCD视频信号的高速动态采集系统、微机处理系统及干涉图处理软件包等,基于位相调制的基本原理,实现了微位移的精确测量。与传统测量方法相比,其精度、误差、灵敏度及稳定度都有较大提高,并实现了微位移的全自动测量。

基于DSP激光防撞雷达动态成像校正算法的实现

激光防撞雷达是给飞行员提供预警的前视系统。分析研究了激光防撞雷达动态成像的校正算法及其在DSP上的实现。首先根据激光防撞雷达动态成像的特点,分析了图像几何失真的原因及校正的重要性,给出一种动态校正的缩略算法,并对该算法进行了描述。由于算法的运算量庞大,阐明了选择DSP的必要性。最后介绍了基于TMS320C6201EVM的激光防撞雷达动态成像校正系统,并在该系统上实现了运动目标的实时校正。

金属材料的激光吸收率研究

针对菲涅耳公式计算金属材料激光吸收率所得的结果与实际测得的吸收率值存在一定的误差这一问题,在详细分析了激光热处理中金属材料吸收率影响因素的基础上,通过数值模拟,改进了金属材料激光吸收率的计算模型,并利用此激光吸收率计算模型(以铝、铜、铂、铁4种金属材料为例)进行激光吸收率的计算和分析,进而计算了3Cr13不锈钢激光吸收率的理论值,该值与用集总参数法测得的3Cr13不锈钢材料激光吸收率结果相吻合,从而验证了该改进的金属材料激光吸收率计算公式的正确性。

激光辐照光伏型光电探测器热效应的有限元分析

建立了高斯激光辐照光伏(PV)型光电探测器温升的三维物理模型,采用有限元分析方法计算了探测器的三维温度场分布,探讨了辐照时间、胶层厚度和胶层热导率对熔融损伤阈值及热恢复时间的影响。研究结果表明:InSb PV型探测器受到强激光连续辐照时会发生熔融损伤破坏,且最早发生于迎光面的光斑中心;激光的功率越高,造成损伤破坏所需要的时间越短;热导率越大,越薄的胶层对应的损伤阈值越大,但胶层厚度和热导率对熔融损伤阈值的影响在大功率激光辐照时才较明显。为了提高PV型探测器抗激光辐照能力,应选用热导率大且尽可能薄的胶层。采用该模型计算得到10 W功率激光辐照下的熔融时间为3.26 s,与实验得到的3 s基本吻合。

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。

机载激光雷达动态图像的姿态修正

机载激光雷达是为飞行员提供的前视系统,目的是满足直升机环境适应性。由于激光雷达的发射和接收装置加装于直升机前机身的下方,直升机飞行过程中的转弯、拉起、俯冲等动作会引起激光雷达图像的姿态变化,同时产生图形的变形。因此,显示的图像不利于飞行员短时间内对前方危险障碍物做出反应。通过分析激光雷达成像的特点,考虑形成图像的每个像素的角度信息,严格按照角度和像素的关系对图像做伸缩、旋转等变化,最终可以解决图像失真问题。

遗传算法和神经网络的DFB激光器温控系统

针对DFB激光器温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题，提出了基于遗传算法和神经网络的复合控制结构，采用微处理器作为系统的处理器核心设计了温度控制系统，并利用铂电阻、TEC半导体制冷器、温度敏感器和温控执行器作为控制单元，再通过构造神经网络正模型分析被控对象的物理特性，用神经网络控制实现控制律的映射，同时利用遗传算法的快速搜索能力训练神经网络的权系数。最后，对设计的系统进行了实验验证，结果表明，该系统的温度控制精度为±0.002 ℃，控制范围为5~70 ℃，超调量低于8%，能够实现高精度和宽范围的控制效果，具有较好的工程应用价值。

激光遥感图像乘性噪声降噪技术

激光遥感图像乘性噪声的降噪处理中,传统解决乘性噪声的图像降噪技术存在较多的缺陷,故根据乘性噪声的非线性和时变性,提出基于TV模型的激光遥感图像乘性噪声综合降噪方法,在不破坏图像基本结构的情况下进行降噪。该方法使用TV模型针对乘性噪声的非线性和时变性进行能量变分,获取乘性噪声能量极限,综合使用规则化方法和边界约束法对能量极限进行迭代求解,从激光遥感图像的边缘处开始向内进行乘性噪声平滑降噪,很好地保留了图像边缘信息。实验对不同降噪方法进行了对比分析,结果显示,所提降噪方法具备良好的降噪性能。

载体机动对惯性导航系统精度的影响分析

根据惯性导航系统的工作原理，利用VB语言与平台惯导系统部分的数学模型COM组件，完成了惯性导航系统在动机座条件下的误差仿真，并对仿真结果进行了分析，给出了惯性导航系统误差在载体机动阶段以及机动结束后短时间内的变化趋势。分析结果表明，在载体机动过程和机动结束后短时间内，惯导系统将产生较大的误差，影响惯导系统的精度。