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总剂量辐照效应会对核辐射环境中的电子器件造成损伤,对数字器件进行计算机仿真模拟可以为器件的抗辐照加固提供理论支持。为了对数字器件的总剂量辐照效应进行仿真,首先需要获取数字器件的仿真模型。现今对数字器件进行总剂量效应建模的方法主要有两种,分别是物理建模方法和行为级建模方法。物理建模方法仿真精确度高,但是计算成本大,可扩展性弱。行为级模型使用简单,仿真效率高,可扩展性强,适用于数字器件的总剂量效应建模
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遥感已被广泛地应用于土地覆盖分类、环境监测、军事防御等领域中。单一传感器信息既有一定的局限性,又存在着极具潜力的互补性。融合算法可以实现多源遥感图像的互补信息提取,但是,会遭遇目标信息不显著和噪声鲁棒性低等问题。本文以解决融合算法的稳定性问题、提高融合图像的质量为目标,深入研究基于GramSchmidt变换和全变分方法的像素级、特征级融合技术。本文主要完成工作如下:首先,针对传统像素级图像融合方法
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智慧安防是智慧城市的重要领域之一,在安防监控、无人零售等方面发挥着关键作用。随着高清摄像头的普及,视频监控系统已经成为智慧安防领域的核心组成部分。然而监控图像易受雨、雾、霾、沙尘等恶劣天气的影响,导致清晰度下降、颜色失真等问题,严重降低车牌识别、人员检测等的准确度。现有针对恶劣天气下监控图像清晰化的研究主要面向雨、雾、霾等场景,由于沙尘天气中悬浮沙粒对光具有吸收、散射作用,引起偏色严重、锐度下降等
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随着深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用,越来越多的学者将目光聚集到二者的交叉领域上来,图像描述、视觉搜索等基于二维数据的相关任务都取得了令人瞩目的发展。近些年来,三维传感技术的进步推动了三维视觉的革命性发展,对点云形式的三维室内场景数据的研究也逐渐成为当前的研究热点。目前,已经有相关工作致力于链接三维视觉和自然语言处理两个领域,相关数据集和优秀工作的提出,为在三维环境下的跨领域、
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遥感图像分类是遥感图像处理的重要组成部分,已经在城市制图、精准农业、森林变化检测、环境保护和军事侦察等多个领域进行广泛地运用,具有重要的研究意义。近年来,集成学习算法成为遥感图像分类领域的热门研究方向。与单分类器相比,集成学习不仅可以利用多个基分类器之间的差异性,提高模型的泛化性能,而且能够使各个基分类器的信息进行互补,从而显著提升分类系统的准确性和鲁棒性。本文以集成学习为核心技术,开展遥感图像分
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随着移动通信技术的发展,人们开始研究如何在移动终端实现目标定位、手势识别、成像等感知功能。目前,移动终端上的成像功能主要依靠光学摄像头实现,光学成像发展多年,技术成熟,但是光学摄像头容易受光线条件影响,在弱光或无光环境中难以实现成像。而基于太赫兹阵列的成像系统不受光线影响,能够实现非可视环境下的成像。太赫兹电磁波波长短的特点也易于设计出适合移动终端使用的天线。此外,太赫兹波具有的高宽带性能够实现高
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目标跟踪始终是科学研究中的热点领域,随着社会的不断发展,跟踪场景变得日益复杂,多目标跟踪技术也随之得到快速的发展和应用。群目标跟踪的概念随之被提出,群目标跟踪中跟踪的目标是由多个单目标组成,它们以相同的速度或方向进行移动,如无人机群,舰艇编队等。目前群目标跟踪更是被广泛的应用在各个领域,例如智能监测、机器人视觉导航,室内定位等,随着研究的深入,越来越多基于随机集(RFS)的滤波算法涌现出来,例如概
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