【摘 要】
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提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先, 提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型, 进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型, 并在课题组实地采集的红外数据集上进行fine-tuning, 从而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上, 提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测模型, 并对模型设计、图像配准、决策级融合过程进行了详细地阐述。最后, 进行了白天和傍晚条件下基于深度学习的单波段检测实验和双波段融合检测实验。定性分析上
【机 构】
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国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥230037脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥230037红外与低温等离子体安徽省重点实验室,安徽合肥230037
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提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先, 提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型, 进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型, 并在课题组实地采集的红外数据集上进行fine-tuning, 从而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上, 提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测模型, 并对模型设计、图像配准、决策级融合过程进行了详细地阐述。最后, 进行了白天和傍晚条件下基于深度学习的单波段检测实验和双波段融合检测实验。定性分析上, 由于波段之间的信息互补性, 相比于单波段物体检测, 双波段融合物体检测在检测结果上具有更高的置信度和更精确的物体框; 定量分析上, 白天时, 双波段融合检测的mAP为86.0%, 相比于红外检测和可见光检测分别提高了9.9%和5.3%; 傍晚时, 双波段融合检测的mAP为89.4%, 相比于红外检测和可见光检测分别提高了3.1%和14.4%。实验结果表明: 基于深度学习的双波段融合检测方法相比于单波段检测方法具有更好的检测性能和更强的鲁棒性, 同时也验证了所提出方法的有效性。
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对于迄今关于CO2-N2-H2O激光体系的振动弛豫过程的研究进行了综合评述,其中1968年以前的部分,以Taylor和Bitterman的评述为基础.将各过程的弛豫速率,用加权的最小二乘法整理成log10K=A BX CX2 DX3形式的最佳拟合式,并给出了相应的系数值.用这些数据和基于本文结果而提出的三振型四（振动）温度弛豫模型,对气动激光器的小信号增益进行的数值计算,与实验吻合得很好,消除了由弛豫数据和驰豫模型的不准确带来的误差.
利用基于空间外差光谱技术的中高层大气OH自由基甚高光谱探测仪,配合太阳跟踪器,对晴空太阳直射光谱进行测量,获得了308 nm波段高分辨率的太阳直射光谱。对干涉数据进行去暗电流、去基线、相位校正和傅里叶变换等处理,得到最终的干涉光谱图。利用辐射传输模型模拟理论上到达地面的光谱,将实测结果与理论模拟结果进行比对发现,光谱匹配一致,这为在轨探测高分辨率太阳光谱与目标散射信号提供了实验数据。
为了消除固定分析仪法测量偏振模色散系统中的噪声, 提高测量精度, 提出了一种基于经验模态分解自适应滤波法的偏振模色散测量方案。该滤波法将信号按照其频谱特征进行多层分解, 获得有限个频率从大到小的本征模态函数, 利用连续均方误差准则进行噪声滤除及信号重构, 有效地消除了噪声对测量结果的影响。实验对比了经验模态分解自适应滤波和维纳滤波2种滤波方案的测量结果, 并与商用偏振模色散测量仪的测量结果进行了比较。结果表明, 对不同种类、长度的光纤, 本方案的测量结果与参考值的误差最大为0.74%, 明显提高了测量结果
第二届慕尼黑上海激光、光电展(LASER. China 2007)于3月21～23日在上海新国际博览中心举行。来自10多个国家的144家展商向近10,000名的观众呈献了整个光电行业的产业链，展商涵盖了光学器件、光学制造、测试测量系统、生物制药工程、光学成像等领域。此次展会光学期刊联合编辑部成功融入了展会，18平方米的展位前人如潮涌，与主办方共同组织的激光器前沿技术最新发展及应用国际研讨会也取得了极大的成功。
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对高斯激光束在非线性各向异性晶体中的自聚焦研究是在光束沿三根主轴之一传播时进行的。当（1)光束的电矢量与强度梯度平行和(2)当电矢量与强度梯度方向垂直时，二维光束的聚焦是不同的。对三维（最初是圆柱形对称）光束来讲，是发生非对称聚焦，恒定强度在给定传播距离内的轮廓是一个椭圆。
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提出一种聚类优化的快速独立成分分析(FastICA)解混算法,解决了FastICA在光谱信息解混过程中,对解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定的问题。利用模糊C均值聚类对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混矩阵初始值,通过FastICA牛顿迭代公式计算聚类优化后的解混矩阵,避免随机选取初始值对混合颜料光谱信息解混的影响。实验结果表明,与其他算法相比,解混结果平均误差值降低了0.57,平均适应度系数达到了99.67%,光谱角度匹配距离降低了0.53,所提算法增加了FastICA
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