【摘 要】
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火星科学实验室成功后的热环境重构数据表明，气动辐射加热在火星进入防热设计中具有不同于以往认识的重要影响，仍存在未知机制和模型不确定性等问题有待研究。探测器高速进入火星大气产生极高温非平衡气动环境，造成火星气动辐射与常规CO_2红外辐射研究显著不同。针对火星大气高温光谱和辐射热流预测，首先，建立适用于火星大气的高温非平衡光谱辐射模型，获得典型高温条件CO_2光谱结构和辐射强度，与NASA与JAXA试
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火星科学实验室成功后的热环境重构数据表明，气动辐射加热在火星进入防热设计中具有不同于以往认识的重要影响，仍存在未知机制和模型不确定性等问题有待研究。探测器高速进入火星大气产生极高温非平衡气动环境，造成火星气动辐射与常规CO_2红外辐射研究显著不同。针对火星大气高温光谱和辐射热流预测，首先，建立适用于火星大气的高温非平衡光谱辐射模型，获得典型高温条件CO_2光谱结构和辐射强度，与NASA与JAXA试验结果对比，结果显示符合较好；其次，依靠激波管和发射光谱测量技术，开展典型进入条件的辐射强度测量试验，数
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针对全断面隧道掘进机的传送带上岩碴片重叠造成的图像分割不准确问题，提出一种基于深度学习的密集岩碴片图像分割方法。该方法首先将原图像做预处理，标注并制作岩碴片图像数据集；然后，改进U-Net模型的结构，通过深度监督以及新的混合损失函数优化模型学习分割表示的能力；训练改进后的模型分割图像，利用OpenCV获取面积与长、短轴等参数；最后与最大类间方差法、分水岭分割及传统U-Net模型进行比较，结果表明，
为减少平面阵列电容成像过程中的无效数据，提出一种基于层次聚类的平面阵列电容聚焦成像方法。根据平面阵列电极电容数据的特点，利用层次聚类算法对电容数据进行分类，根据分类结果将电极分为无效电极和有效电极，并进一步确定感兴趣区域，利用有效电极产生的电容值进行电容成像从而达到减少无效数据，提高计算效率，加快图像重建速度的目的。对一种绝缘材料进行缺陷探测的仿真实验，仿真实验结果表明：数据优化之后得到的重建图像
场景深度估计是场景理解的一项基本任务，其准确率反映了计算机对场景的理解程度。传统的深度估计利用金字塔池化(ASPP)模块可以在不改变图像分辨率的情况下处理不同像素特征，但该模块没有考虑不同像素特征之间的关系，导致场景特征提取不准确。针对ASPP模块在深度估计中出现的弊端，提出了一种改进型的ASPP模块，解决了ASPP模块在图像处理中存在的失真问题。首先在卷积核后添加基于分层压缩激励的ASPP结构块
针对小样本下基于深度学习的高光谱图像分类方法精度不高的问题，本文提出一种基于空谱特征增强残差网络的高光谱图像分类方法。该方法利用三维卷积核同时提取高光谱图像的空间和光谱特征。同时，在普通三维卷积神经网络结构前加入空间和光谱特征增强的残差网络模块，通过恒等映射保留高光谱原始信息的同时用较少的参数增强网络的信息流，并且在构造更深层网络的同时避免了梯度消失的问题。实验表明：本文方法能充分利用高光谱图像的
现有的双目同步定位与建图(simultaneous localization and mapping， SLAM)都使用标准立体相机，所处环境为静态的假设会影响其在动态环境中的精度。本文提出了一种多焦距动态立体视觉SLAM方法，它克服了标准立体相机无法兼顾远距离和宽视场感知场景的缺点，并去除了动态物体对SLAM的影响。具体来说，对传统的立体校正方法进行了改进，并使用校正参数修正了特征点的位置，而不
在现实生活中，人脸图像受隐私或安全因素的限制难以直接采集，因此可以考虑采用图像生成方法。当使用生成对抗网络进行图像生成时，结果容易出现分辨率低、边缘模糊、身份信息特征丢失等问题。针对上述问题，本文提出了一种新的人脸特征生成模型：通过将关键信息作为独立编码嵌入隐式空间，再与全局特征进行融合插值实现对人脸关键特征的可控生成；引入改进的注意力模块，在生成过程中关注局部特征和全局特征的相关性；并将色差损失
由于采用高斯或瑞利分布描述超声图像均存在较大偏差，且分割过程缺乏超声图像边缘信息引导，致使其相应的局部高斯分布拟合(LGDF)模型或局部瑞利分布拟合(LRDF)模型对超声图像分割性能不够理想。针对上述问题，提出了边缘熵加权的局部Fisher-Tippett(FT)分布拟合模型。该模型根据超声图像中目标和背景在局部区域满足不同的FT分布，利用最大后验概率准则导出超声图像分割的最小化能量函数。该能量函
【目的】研究湘西慈利县不同石漠化程度下土壤的理化性质特征，探明不同石漠化演替阶段土壤的主要限制因子，为湘西石漠化的生态恢复和综合治理提供理论依据。【方法】设置5个石漠化强度等级，每个等级设置3块标准样地，选择13项土壤理化指标，结合冗余分析（RDA）、主成分分析等分析方法，探讨不同石漠化程度及其剖面深度下土壤理化性质变异特征及其关键限制因子。【结果】1）慈利县石漠化土壤的物理性质在不同石漠化程度间
由于手写数字容易出现粘连现象，影响了此类字符的分割和识别精度；另一方面，深度学习模型通常计算复杂度较高，导致其无法在资源受限的设备上高效运行。针对上述问题，提出一种多分支轻量级残差网络的手写字符识别方法。针对字符粘连问题制作了90类复合数字，将其与MNIST和7种算术符号混合作为实验数据集。将ResNet残差结构和注意力机制融合，借用Inception思想，采用多分支结构，提高网络的特征学习能力，
Rapidly determining seismic intensity maps of earthquakes is important because it offers fundamental information for effective emergency rescue and subsequent scientific research. It remains challengi