大口径环形分段光学系统基准构建方法

为了更好地对大口径分段望远镜进行集成检测与稳定性保持基准构建,本文提出一种大口径环形分段光学系统基准构建方法。首先,采用局部光瞳投射的方式实现光瞳对准映射;其次,利用微透镜阵列构建系统共焦空间基准;之后,基于环带整体调控模式,采用共焦与曲率半径联合分析,实现曲率半径与系统对准的共同调节;最后,利用白光干涉所形成的条纹包络进行粗共相探测,并利用通道光谱方法实现粗共相与精共相间的精度衔接,空间共焦基准定位精度优于125μm,共相基准覆盖范围优于20μm,精度优于0.5μm,光谱基准不确定度优于5%。实现了不同时空特征扰动的分层次、多模态抑制,利用以上共基准原位测量新方法有效提升了光学系统原位计量检测精度并缩短了溯源链长度,增加了检测效率与准确度。

基于语言和视觉融合Transformer的指代图像分割

针对指代图像分割任务中存在语言表达歧义、多模态特征对齐不充分、对图像整体理解不全面等问题,提出一种基于Transformer特征融合与对齐的多模态深度学习模型。该模型使用优化的Darknet53图像特征提取骨干网络,加强了对全局特征理解能力。使用了卷积神经网络结构、双向门控循环单元Bi-GRU结构和自注意力机制相互结合的语言特征提取结构,挖掘深层次语义特征,消除语言表达的歧义性。构建了基于Transformer的特征对齐结构,以提升模型的分割细节和分割精度。最后,采用平均的交并比mIoU和在不同阈值的识别精度作为模型评估指标,通过实验证明所提模型可以充分融合多模态的特征,理解多模态特征的深层语义信息,模型识别结果更加准确。

一种精确分段补偿的带隙基准电压源设计

针对传统的带隙基准电压的温漂系数较高的问题,设计了一种低温漂系数的带隙基准电压源。分别引入正负温度系数电流在高温和低温阶段对带隙基准电压进行线性补偿。NPN管作为开关管,通过工作在线性区的NMOS管作为等效电阻将正负温度系数电流转换成基极电压,控制NPN管导通和截止,进而控制开始和结束补偿的温度,实现精确补偿。基于SMIC 0.18μm工艺通过Cadence进行仿真。仿真结果为:在输入电压5 V时,温度在-40~125℃内,输出电压经过精确补偿后,温漂系数从16.48×10^(-6)/℃下降到0.829×10^(-6)/℃。输出基准电压最大仅变化152μV。在室温下,低频时电源抑制比为73.7 dB,电压源可以在2.8~7.5 V稳定工作。

语言引导的多粒度特征融合目标分割方法

语言引导的目标分割旨在将文本描述的目标与其所指代的实体进行匹配,从而实现对文本、实体之间关系的理解与指代目标的定位。该任务在信息抽取、文本分类、机器翻译等应用场景中具有重要的应用价值。基于Refvos模型提出一种语言引导的多粒度特征融合目标分割方法,能够对特定目标精准定位。利用Swin Transformer和Bert网络,分别提取多粒度的视觉特征和文本特征,提高对整体与细节的表征能力;将文本特征分别与不同粒度视觉特征进行融合,通过语言引导增强特定目标表达;通过卷积长短期记忆网络对多粒度融合特征进行优化,在不同粒度特征间进行信息交流,得到更精细化的分割结果。在UNC、UNC+、G-Ref、ReferIt数据集上进行训练并测试所提方法。实验结果表明:相比Refvos,所提方法在UNC数据集的val、testB子集中IoU结果分别提升0.92%、4.1%,在UNC+数据集的val、testA、testB子集中IoU结果分别提升1.83%、0.63%、1.75%。所提方法在G-Ref、ReferIt数据集的IoU结果分别为40.16%和64.37%,达到前沿水平,证明所提方法的有效性与先进性。

基于射线追踪方法的电离层点对点传播问题研究

短波通信和电离层斜向探测本质上都属于点对点传播问题,即固定收发站之间的传播问题,而点对点传播问题的本质是在发射点搜索出合适的仰角和方位角来实现射线的自动导引。射线追踪一直是研究高频波传播现象的工具,基于射线追踪的自导引技术可以实现点对点传播,但不同电离层模型对点对点传播的轨迹和精度会有影响。本文将基于数值射线追踪,利用牛顿自导引技术构建点对点传播模型,研究在分段准抛物(quasi parabolic segments,QPS)电离层模型以及国际参考电离层(International Reference Ionosphere,IRI)模型这两种不同电离层模型下点对点传播算法的稳健性和精确性问题。结果表明,在两种模型下本文算法均有较高的稳健性,但是QPS电离层模型下具有更快的运行速度,而IRI模型下有更高的精确性。

基于多模态特征频域融合的零样本指称图像分割

为了解决语义分割应用到现实世界的下游任务时无法处理未定义类别的问题,提出了指称图像分割任务。该任务根据自然语言文本的描述找到图像中对应的目标。现有方法大多使用一个跨模态解码器来融合从视觉编码器和语言编码器中独立提取的特征,但是这种方法无法有效利用图像的边缘特征且训练复杂。CLIP(contrastive language-image pre-training)是一个强大的预训练视觉语言跨模态模型,能够有效提取图像与文本特征,因此提出一种在频域融合CLIP编码后的多模态特征方法。首先,使用无监督模型对图像进行粗粒度分割,并提取自然语言文本中的名词用于后续任务;接着利用CLIP的图像编码器与文本编码器分别对图像与文本进行编码;然后使用小波变换分解图像与文本特征,可以充分利用图像的边缘特征与图像内的位置信息在频域进行分解并融合,并在频域分别对图像特征与文本特征进行融合,并将融合后的特征进行反变换;最后将文本特征与图像特征进行逐像素匹配,得到分割结果,并在常用的数据集上进行了测试。实验结果证明,网络在无训练零样本的条件下取得了良好的效果,并且具有较好的鲁棒性与泛化能力。

名词引导局部特征提取的基于文本的实例分割方法

局部特征信息在图像分割中扮演着重要角色,然而基于文本的实例分割任务具有对输入文本表达式的依赖性,无法直接从原始的输入图像中提取局部特征信息。针对这一问题,提出了一种具体的名词引导局部特征提取的深度神经网络模型(NgLFNet),NgLFNet模型可根据输入文本表达式中的关键名词来自动挖掘待分割对象的局部特征信息。具体地,该模型首先通过语句分析得到关键名词;其次通过文本和图像编码器提取相应特征,并利用关键名词通过多头注意力机制获取高关注区域局部特征;然后逐步融合多模态特征;最后在解码修正模块利用得到的局部特征对预测掩膜进行更细致的修正,从而得到最终结果。将该方法与多种主流基于文本的实例分割方法进行对比,实验结果表明该方法提升了分割效果。

桉蝙蛾幼虫实时荧光定量PCR内参基因的筛选

本研究通过筛选桉蝙蛾Endoclita signifer Walker幼虫不同龄期与不同体节中稳定表达的内参基因,为桉蝙蛾基因表达研究提供参考。通过实时荧光定量PCR技术测定5个候选内参基因(ACTIN、GAPDH、TUB、RIB、EF)在桉蝙蛾幼虫不同龄期(3龄、5龄、9龄、12龄)与不同体节(头部、胸部、腹部)及全样品(由所有样品组成)处理中的表达量,后利用GeNorm、NormFinder、BestKeeper对5个候选基因的稳定性进行评估,最后由RefFinder综合分析结果,选出最佳的内参基因。基于4种分析方法的评估可知,桉蝙蛾5龄和9龄幼虫的不同体节、不同龄期幼虫的头部和胸部中内参基因的最佳数目为2,而3龄和12龄幼虫的不同体节、不同龄期幼虫的腹部及全样本中内参基因的最佳数目为3。3龄、5龄、9龄和12龄幼虫的不同体节中可分别选择ACTIN+RIB+GAPDH、EF+RIB、GAPDH+EF和ACTIN+RIB+GAPDH作为最稳定的内参基因组合;EF+RIB、RIB+GAPDH和EF+GAPDH+ACTIN可分别作为不同龄期幼虫头部、胸部和腹部的最佳内参基因组合;综合考虑桉蝙蛾幼虫不同龄期与不同体节的影响时,可选择RIB、ACTIN和GAPDH作为内参基因。

基于Transformer与多层次模态融合的图像指代分割方法

针对现有指代分割算法对图像整体场景理解不充分以及模态间信息交互欠缺的问题,提出一种基于Transformer与多层次模态融合的指代分割方法。首先,使用BERT与金字塔池化Transformer(pyramid pooling Transformer,P2T)抽取文本特征和多尺度视觉特征,捕获全局上下文信息,强化模型对图像的整体感知;其次,使用多头注意力机制融合文本特征与各尺度视觉特征,促进跨模态信息之间的多层次深度交互;最后,引入坐标注意力调节(CA Adjustmen)模块,以自适应的权重聚合上述多模态特征和视觉特征,将文本信息的引导嵌入视觉编码的各个阶段,提升跨模态信息表示在语义空间中的一致性。在RefCOCO、RefCOCO+和G-Ref数据集上进行训练和测试,结果表明,所提方法具有较低的模型复杂度,并可以准确定位和分割出文本指代的目标。

一种具有高PSRR的分段温度补偿带隙基准

基于华虹0.18μm BCD工艺,设计了一种具有高PSRR的分段温度补偿带隙基准。电路采用5 V电源进行供电,基准输出电压为1.256 V。仿真结果表明,在-45~125℃的温度范围内,TT工艺角下,传统结构的温漂系数只能达到2.048×10^(-5)/℃。采用新型分段温度补偿的带隙基准的温漂系数为3.631×10^(-6)/℃,相比传统结构,温度系数降低了82.3%。静态功耗为220μW。PSRR在低频可达到-102 dB,在350 kHz处有最差PSRR,但仍有-30 dB。该带隙基准适用于高精度、大电流开关电源的模拟集成电路。

基于字频差算法与左切分词库构建的专利文献组件名称识别方法

机械专利文献蕴含着海量以组件名称为信息单元的领域知识信息,组件名称用词灵活多变,具有独特、复杂和生僻等特点,难以被计算机准确识别,成为专利知识挖掘的一大阻碍。为了提出组件名称的高效识别方法,剖析并提炼专利文本语句中的组件名称构词特征;从组件名称相关的外部用词入手,通过标识附图标记,识别其左侧的名称字符,自动从文本中检索候选名称,并构建组件候选名称集合;提出了字频差算法,过滤候选名称集合的冗余字符;提出了动态构建左切分词库算法,进一步剔除未能被过滤的冗余字符;通过交叉实验测试和分析识别过程中字频差先验阈值、词频阈值和字频差阈值的选取对识别效果的影响,形成一种面向机械领域中文专利的组件名称识别三段式综合方法。最后通过对实验结果的对比分析,验证了该方法的有效性与高效性。

海水营养盐参考物质的国际比对实验

准确可靠的海水营养盐数据是研究海洋生物地球化学过程的重要前提,为增加我国海洋化学实验室与全球其他实验室间的营养盐数据的可比性,本文介绍了厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室参与由国际海洋碳协作计划等海洋机构组织的海水营养盐参考物质的国际比对实验的具体测量过程和测量结果。在5次国际比对实验中(2006—2017年),本实验室采用基于间隔连续流动分析技术测量海水营养盐参考物质中的硝酸盐、亚硝酸盐、活性磷酸盐和活性硅酸盐,在共计117项比对参数中,本实验室的结果与其他实验室高度可比,获得的满意测量结果高达109项,占比大于90%,且其中88%的测量值与公认的标准值的偏差在1倍的能力评定标准偏差之内,与国际同类实验室相比,本实验室对海水营养盐的测量能力在历年中保持在国际先进行列。本文基于历年国际比对的经验,对如何提升我国对海水、特别是开阔大洋营养盐测量的准确度提出了参考建议,为提高我国对海水营养盐的测量能力达到国际先进水平提供了借鉴。

零参考样本下的夜间车道线检测方法

针对ERFNet网络在遮挡和夜晚场景中检测准确率较低的问题,提出一种结合零样本增强和自注意力机制的夜间车道线检测方法。首先,使用基于零参考样本的图像增强网络对检测图像进行增强,提高图像对比度的同时增强其梯度;然后,利用车道线细长的空间结构,在ERFNet网络中引入自注意力机制,预测车道在垂直和水平方向的置信度,增加在遮挡、阴影等情况下对全局特征的提取能力。实验结果表明,该方法在白天场景下具有与ERFNet相当的准确率,而在遮挡、夜晚的复杂场景下,F1-measure分别提高了2.12%和2.33%,证明了该方法的有效性和优越性。

基于动态分段的三维线性场景动态构建方法研究

由于线性场景狭长的特点,在线性场景的构建时往往不需要或者不优先需要线性场景区域外的其他场景要素。针对此问题,提出一种基于动态分段的三维线性场景构建方案。首先以事件为驱动,将事件进行分类,并根据分类的结果进行线性场景的动态分段方案的设计。然后将分段结果利用动态场景描述的方式进行三维线性场景的精细化描述,实现三维线性场景中地理要素的精准动态变化表达,提升三维线性场景的构建效率。最后通过高速公路应急救援模拟三维线性场景构建实验,验证了方法的可行性。

水果采摘机器人视觉系统的目标提取

在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取 ,是采摘机器人视觉系统的关键技术 ,而目标提取的实质是图像分割。大部分水 (蔬 )果处于采摘期时 ,表面颜色与背景颜色存在较大差异 ,而同一品种果实表面颜色相近 ,体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性 ,提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表 ,再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较 ,本方法基于彩色的信息处理 ,可将背景除去得更干净 ;对背景不做分割处理、无复杂运算 ,有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L a b ,HSV ,YCbCr 色彩模型下进行了实验 。

线性参考系统和动态分段在GIS-T中的应用

线性参考系统和动态分段是应用于交通地理信息系统的两项新技术,它们在基于线性网络的分析、查询和显示中表现出的优点已被广泛认同。该文介绍了线性参考系统和动态分段技术在交通地理信息系统中应用的基本原理和方法。

动态分段技术在公路GIS中的运用

交通地理信息系统是GIS技术在交通领域的延伸。动态分段是模拟和分析线性特征的有效方法,是交通管理信息系统中不可缺少的模块。公路具有标准的线性特征,针对基于线性特征的GIS对数据模型的要求,着重讨论了如何选择线性参照系,建立公路网的拓扑关系及改进传统里程参照系的不足。

动态分段技术在GIS-T中的应用研究

介绍了动态分段技术在交通地理信息系统中应用的基本原理和方法,分析了其对线性特征进行管理时的数据模型和数据结构,在实际项目中实现了其应用。

激光靶标图像识别和测量方法研究

结合光电成像技术和数字图像处理方法,针对传统的准直测量中存在的低效率、低精度的问题,提出了一种基于数字图像处理方法的动态高精度测量方案;同时结合测量中的关键问题提出了基于灰度平均值的自适应阈值分割法、基于重心法的光斑中心检测法、基于圆拟合的定标圆检测法等一套高效、高精度的图像处理和测量算法,并且在实际的测量系统中获得了良好的应用效果。

基于地理信息系统的公路设施空间数据库概念模型

应用实体—关系 (E- R)数据库概念模型设计工具 ,通过对公路设施数据库特性、实体组成及实体间关系的深入研究 ,建立了一个比较完整严密的基于地理信息系统的公路设施空间数据库概念模型 。