2-甲基吡嗪分子激发态系间交叉过程的飞秒时间分辨光电子影像研究

飞秒时间分辨光电子影像技术和飞秒时间分辨质谱技术相结合,研究了2-甲基吡嗪分子电子激发态超快非绝热弛豫动力学.用323 nm光作为泵浦光,把2-甲基吡嗪分子激发到第一激发态S₁,用400 nm光探测激发态演化过程.通过时间分辨质谱技术测得S₁态的寿命为98 ps.实验中,实时观察到了单重态S₁向三重态T₁的系间交叉过程.通过分析发现,跟吡嗪分子S₁态的动力学过程不同,2-甲基吡嗪分子激发到S₁态后,不仅S₁→T₁系间交叉过程是S₁态主要衰减通道,S₁→S₀内转换过程也是S₁态另一个主要衰减通道.发挥飞秒时间分辨光电子影像技术的优点,实验上得到不同泵浦-探测时间延迟的光电子角分布,从角分布信息结合光电子能谱信息,尝试观察2-甲基吡嗪分子的非绝热无场准直,但由于2-甲基吡嗪分子对称性比吡嗪分子更低,对称性更低分子准直现象的观察更有...     

基于三维空洞卷积残差神经网络的高光谱影像分类方法

高光谱影像是典型的高维数据,在光谱维和空间维都包含了大量信息。针对高光谱影像分类时光谱维数据量巨大的特点,提出一种基于三维空洞卷积残差神经网络的高光谱影像分类方法。该方法以高光谱像元立方体作为数据输入,使用三维卷积核同时提取高光谱数据的空间维和光谱维特征,并通过在卷积核中引入空洞结构,在不增加网络参数量和不消减数据特征的情况下提高卷积核的感受野,从而提高神经网络的分类的精度。该方法利用残差结构避免了由网络层数加深导致的梯度消失问题,最终使用Softmax分类器完成高光谱像元的分类工作。实验结果表明:所提方法在Indian Pines和Salinas数据集上分别取得了97.303%和97.236%的总体分类精度,与各对照组相比具有更好的分类效果,由此证明所提方法可以提升高光谱影像的分类性能。     

基于激光点云多条件约束的相机检校方法

为了克服相机检校对二维/三维检校场的依赖,提出一种基于激光点云多条件约束的相机检校方法.该方法通过对相机获取的多视影像进行光束法平差获得初始相机参数;利用影像点云与其最邻近的激光点云之间的位置关系,以共线方程为基础模型,建立多条件约束的相机检校数学模型;使用不等式约束的最小二乘方法平差迭代解算相机参数.将本文方法与基于...     

圆柱腔低频声场的球谐函数分解及声场再现

针对圆柱腔低频声场的球谐函数分解,提出了基于移动式球形传声器阵列(简称球阵)测量的空间域直接求解法。利用空间域测量数据,在压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论框架下通过一次线性方程组求解,获得整体坐标系下的声场展开系数。首先讨论了感知矩阵的列相关性,比较不同球阵形式及球面采样点数目,不同球谐函数截断阶数以及空间测量位置等的影响。随后在飞机舱室模型内利用文中提出的方法求解声场展开系数,再现腔内水平面的声压分布,并与传统球坐标变换方法做比较。实验结果表明,利用空间域直接求解法,通过球面随机挑选10个采样点的刚性球阵在声腔3个位置进行声场测量,不仅能够有效求解声场展开系数,而且声场再现精度更高,同时计算效率也显著提高。     

节瘤缺陷激光损伤的研究进展

在近红外反射类激光薄膜中,节瘤缺陷是引起薄膜激光损伤的主要因素。为了提高激光薄膜的损伤阈值,对节瘤缺陷及其损伤特性进行研究具有重要意义。从真实节瘤缺陷和人工节瘤缺陷两个方面介绍节瘤缺陷的研究进展。基于真实节瘤缺陷的研究,建立了节瘤缺陷的结构特征,形成了节瘤缺陷损伤特性和损伤机制的初步认识,利用时域有限差分法(FDTD)模拟了电场增强,初步解释了节瘤缺陷的损伤机制,发明了抑制节瘤缺陷种子源的方法和激光预处理技术,减少了节瘤缺陷,提高了薄膜损伤阈值。但是真实节瘤缺陷的性质,如种子源尺寸、吸收性以及位置深度等,都难以控制和预测,难以开展节瘤缺陷损伤特性的系统和量化研究,致使关于节瘤缺陷损伤的科学认识尚有不足。基于人工节瘤缺陷的研究,可以实现节瘤缺陷损伤特性的系统、量化甚至单一因素研究,极大地提高了实验研究的效率和可靠性,获得了一系列定量损伤规律。人工节瘤缺陷的高度受控性使实验研究与理论模拟的可靠对比成为可能,人工节瘤缺陷的损伤形貌和FDTD电场模拟的直接比较实验不仅验证了时域有限差分法(FDTD)模拟电场的正确性,也进一步明确了电场增强是诱导节瘤缺陷损伤的主要机制。对节瘤缺陷的损伤机制有了更为深刻的认识后,人们开始调控节瘤缺陷的电场增强效应提高节瘤缺陷的损伤阈值,发展了宽角度反射薄膜技术和节瘤缺陷平坦化技术,抑制电场增强,提高损伤阈值。这扩展了控制节瘤缺陷的思路和方法,从原来单一的去除节瘤缺陷到调控节瘤缺陷,为进一步提高薄膜的损伤阈值开辟了新的方向和途径。     

结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。目前,城市植被提取一方面受到地域和物种的影响,另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。为解决上述问题,提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型（RENVI）。首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像;然后,根据红边波段对于植被具有较高的敏感性,且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理,采用DEM模型和红边波段光谱差异,有效去除地形和建筑物阴影;最后,在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间,构建了红边-近红外植被指数模型,同时与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）进行城市植被提取的定性和定量对比分析。定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析;后者是采用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数进行量化分析。定性分析表明：NDVI和EVI提取城市植被,由于建筑和道路像元混淆在植被中,产生了错分和漏分的问题。RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题,能准确的提取城市植被,减少了冗余度,增加了植被指数的信息量。定量分析表明：RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被,3景影像总体精度分别为89%,81.4%和91.8%,Kappa系数分别为0.852 8,0.791 3和0.905 2。综上所述,该方法有效提高了城市植被提取精度,并取得了较好的提取视觉效果。     

改进YOLOv4的铁路沿线遥感影像地物检测方法

近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。     

碳酸酐酶靶向探针的研究进展

碳酸酐酶作为一类在肿瘤中高表达的酶, 参与肿瘤组织中乏氧、 微酸性等环境的调节, 已成为肿瘤诊断与治疗的一类重要靶点. 本文简要概述了碳酸酐酶的生物学功能, 并总结了目前针对碳酸酐酶所构建的不同类型的分子探针, 以及其在肿瘤成像与治疗应用中的研究进展. 最后, 对靶向碳酸酐酶探针研究所面临的挑战和未来可能的研究方向进行了展望.     

氢氧混合气体爆轰波的真实化学反应模型数值模拟

采用高精度的ENO格式和基于基元化学反应的真实化学反应模型求解氢氧混合气体一维爆轰波的精细结构。采用直接起爆方法得到稳定传播的爆轰波 ,计算的爆轰波阵面参数和实验相当符合。对爆轰波反应区化学反应的研究表明 ,参与反应的不同组分具有不同类型的变化特征。网格尺寸影响的研究表明 ,计算结果的精度随着网格尺寸的增加而增加 ,并能保持较好的收敛性。移动网格研究结果表明 ,网格运动速度和爆轰速度接近时 ,两者的相互作用对计算结果产生一定影响。