Proposals from binary tree and spatio-temporal tunnel for temporal segmentation of rough videos

Existing temporal segmentation methods suffer from the problems of high computational complexity and complicated steps. To address this issue, we present a method that combines the binary tree and spatio-temporal tunnel (STT) for temporal segmentation of rough videos. First, we compute initial cumulative spatio-temporal flow to determine flow overflow of sub-video which is divided from a rough video. Second, the decision tree is generated by combining binary tree and balance factor to dynamically adjust the sampling line of the STT. Finally, pixels on the sampling line are extracted to generate an adaptive STT for temporal proposals. Experimental results show that the computational complexity of the proposed method is significantly better than that of the comparison methods while ensuring accuracy.     

Phase-sensitive manipulation of squeezed state by a degenerate optical parametric amplifier inside coupled optical resonators

rency-like (EIT-like) effect and the optical parameter conversion process at the same time in one optical device. These properties can favor higher manipulation precision and control efficiency, which is more suitable for the integration of quantum-on-chip systems, laying a foundation for the practical application of quantum information.     

基于高光谱激光雷达的滞尘叶片光谱特征分析

城市绿植为城市生态系统提供自净功能, 起到净化空气以及滞尘降尘等多种环境保护作用, 而滞尘等因素也 会对绿植产生影响。为了研究滞尘对城市绿植叶片光谱特征的影响, 采集了四种常绿绿植 (八角金盘、石楠、香樟和 玉兰) 叶片样本, 使用高光谱激光雷达系统获取高光谱点云数据, 分析了滞尘对叶片光谱特征的影响。分析结果表明: 对于不同种类叶片, 滞尘对可见光波段反射率均有较大影响; 对于同种类叶片, 滞尘对近红外波段的反射率差异影响 较大, 可见光波段的反射率差异为 1.21%∼3.41%, 近红外为 1.76%∼8.49%; 线性四点内插法计算和光谱导数分析表明 滞尘对四种叶片的红边位置无显著影响; 四种叶片的叶面水含量指数 (LWI) 对滞尘的响应程度最小 (均小于 3.7%), 而 比值植被指数 (RVI) 对滞尘的响应程度最大 (除香樟外, 均大于 20.0%), 红边指数 (SDr)、简单比值指数 (SR) 和叶面叶 绿素指数 (LCI) 的响应程度稳定性较差。进一步建立了滞尘植被指数和响应程度的线性相关性拟合模型并进行了检 验, 其中以 LCI 为自变量建立的模型为最稳定拟合模型, 可表示为 y = −1.527x + 0.6597, 决定系数约为 0.88。     

基于Bank Swap的STM32软件升级方案

针对STM32软件升级介绍了一种组合方式的新思路,通过将MCU片内Flash地址进行重新编排,采用将传统的独立BootLoader与MCU中提供的Bank Swap进行整合的升级方式,在保障开发过程中代码量不会溢出的情况下进行过渡,实现了设备在升级的过程中不打断正常运行的特性,满足了设备开发调试以及后续运维的设计需求.     

风能收集型摩擦纳米发电机研究进展

有效地将自然界中的能量转换为电能对于构建环境友好型社会具有重要意义。摩擦纳米发电机(Triboelectric Nanogenerator,TENG)是一种新型的机械能-电能转换装置,可实现将微弱机械能高效地转换为电能。在自然界众多的机械能中,风能因其分布广和储存量大而受到广泛关注。近年来,将风能高效率地转换为电能是TENG技术的研发重点之一。研究人员对此展开了细致的研究工作,获得大量研究进展。一般说来,风能收集型TENG的研究内容主要包括器件结构优化、摩擦起电材料的物理与化学改性以及电源管理电路设计优化。针对这些研究内容,详细介绍了近年来TENG在收集风能方面的研究进展,剖析存在的问题,并对其未来的应用和发展进行了展望。     

基于卷积神经网络的末敏弹复合探测信号识别方法北大核心CSCD

为了进一步提升末敏弹的目标识别性能,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的复合探测信号识别方法。首先针对毫米波辐射计、激光测距雷达和红外敏感器的复合探测信号特点,提出了3种构造输入样本的方法;然后根据不同的信息融合方式,提出了3种基本网络架构,分别构建了单通道、多通道CNN模型对输入信号进行特征提取和分类;最后通过高塔试验数据对模型进行训练和评估。测试结果表明,基于样本构造方案2和网络结构3的识别方法表现最佳,测试准确率达到了97.26%,所提样本构造方法和识别方法能够有效提取复合探测信号的特征,具有较高的识别精度。     

多层ITO椭圆柱中红外手性超材料的多波段圆二向色性北大核心CSCD

中红外手性超材料具有体积小、易集成等优点,在中红外激光偏振态调控方面具有潜在的应用。本文提出了一种多层ITO椭圆柱中红外手性超材料。该结构的每个单元由三层相同的氧化铟锡(ITO)椭圆柱组成。模拟结果表明,椭圆柱之间的距离、椭圆柱的厚度、椭圆柱的短长轴之比、椭圆柱中心的相对位置、椭圆柱的数量和椭圆柱材料对结构的圆二向色性(CD)均产生了影响。结构在三个不同的波段均展示CD特性,在波长为3.52μm、4.12μm和5.28μm附近处展现出三个不同强度的CD极大值。模拟结果也表明,与贵金属金、银椭圆柱构成的结构相比,由ITO椭圆柱构成的结构展现出更宽带和多带的圆二向色性。后者结构在中红外波段的CD主要有一个带,在0.39μm附近带宽为0.5μm,而前者在4.12μm和5.28μm附近处的半高宽分别为0.6μm和1.6μm,这在中红外宽带和多带偏振态调控方面具有潜在的应用。     

基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

一种基于Arnold置乱和DCT编码的无载体信息隐藏方法北大核心CSCD

近年来十分火热的搜索映射式无载体信息隐藏虽具有一定的鲁棒性,但其隐藏容量较低、传输负载大且算法复杂度高。针对以上问题,该文章提出一种基于Arnold置乱和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)编码的无载体信息隐藏方法。该算法先对图片进行Arnold置乱,再对DCT后的低频系数进行编码,接着更换置乱参数来构建索引表。选择索引表中与秘密信息相同的编码值所对应的参数构建候选队列,最后筛选出鲁棒性强的参数作为密钥发送给接收方。实验结果表明,该方法与现有方法相比大大提高了嵌入容量,拥有更强的抗JPEG压缩性能。并且减少了传输负载,算法简捷,具有较强的应用价值。     

基于约束空间光谱联合的亚像素定位方法北大核心CSCD

针对高光谱遥感图像,提出了一种约束空间光谱的亚像素定位方法。传统的亚像素定位方法以解混的结果作为输入,可能无法充分利用高光谱图像丰富的光谱信息。本文所提出的基于约束空间光谱联合的亚像素定位方法(constraint spatial-spectral subpixel mapping,CSSSM),利用下采样将像素丰度与亚像素丰度显式联系起来,代入线性解混模型得到亚像素丰度求解的新模型。在求解过程中,通过添加稀疏性约束与平滑性约束,以限制亚像素丰度的解空间,亚像素丰度求解更精确。其中,针对亚像素丰度稀疏性先验采用重加权1范数作为新的约束,并自适应地更新权重;针对亚像素丰度空间先验信息则采用全变分(total variational,TV)正则化作为约束,然后使用乘法迭代算法求解亚像素丰度,最后利用赢者通吃的策略进行类别确定。在两个合成数据集上进行了实验,结果表明,本方法能够进一步提高亚像素定位的精度。