一种针对轨交大客流环境的新型目标检测算法研究

轨道交通行业具有人口密度大、人流集中、场所特殊的特点,一直以来都是社会公共安全危险与风险的重点关注领域。近年来,人工智能、计算机视觉以及大数据技术迅猛发展为轨道交通安全运营带来了新的机遇和挑战。文章旨在深入研究轨道交通行业特定的大客流环境下目标检测算法的模型,并提出一个新型目标检测算法技术框架,力争解决智能视频分析技术在轨道交通行业落地难的难题,为后续在北京地铁全路网范围内工程化落地提供技术准备和参考。     

基于高斯拟合的信号弹光斑中心定位方法

信号弹的最大飞行高度是衡量其质量的重要指标.在光学测量中,信号弹目标定位方法的优劣直接决定了信号弹的飞行参数动态测量结果的精准程度.该文提出了一种基于高斯拟合的信号弹光斑中心定位方法,使用改进的区域生长法提取信号弹光斑有效区域,使用基于高斯曲面拟合的方法定位信号弹光斑精确位置,能够在保证速度的同时达到亚像素精度.实验证...     

基于行人重识别（ReID）技术的乘客出行特征研究

随着大数据时代的来临,海量的非结构化视频数据激增,传统的人工处理方法已经难以满足现有的数据处理需求。随着人工智能、神经网络等技术的发展和算力的提升,视频分析技术应运而生。行人重识别（ReID）算法是智能视频分析中的一项重要技术,标注人员首先对视频样本进行标注作业,然后将标注结果应用到算法模型中,可以快速从海量的监控视频中识别出不同摄像头网络中的同一个行人,最后通过自动检索目标,精确定位每一位乘客的运行轨迹,实现对客流的精确划分。     

SiC和GaN电力电子器件的研究进展

与传统的Si基器件相比,SiC和GaN器件具有工作温度高、击穿电压高、开关速度快等优势,因此SiC和GaN材料是制备电力电子器件的理想材料。总结了近年来SiC和GaN电力电子器件的研究进展,包括二极管,MOSFET,JFET和BJT结构的SiC器件,以及SBD,PN结二极管,HEMT和MOSFET结构的GaN器件。     

光学感前计算技术及其卫星遥感应用综述（特邀）

光学感前计算是一种在光电传感器前端的光学域进行信息计算处理的技术,包括编码压缩、全光智能推理等计算范式,具有传输即计算、结构即功能等显著特点,在卫星光学遥感领域有着广泛的应用前景。首先对用于感前计算的光场调制器件进行介绍,包括数字微镜器件（DMD）、液晶空间光调制器（LC-SLM）、衍射光学元件（DOE）及超表面等。然后分别梳理了感前编码压缩及全光智能推理的相关技术发展,在此基础上,着重讨论光学感前计算在卫星遥感领域的应用途径和未来发展趋势。     

多脉冲群组合的TACAN空/地信号仿真实现

通过仿真实现TACAN空/地信号能够有效降低侦收系统的设计成本。以TACAN空/地信号的侦收为目的,通过研究TACAN空/地信号的信号特征（脉冲宽度、脉冲数量、触发条件）、数学描述及调制方式,基于多脉冲群组合方式设计了TACAN空/地模式下X、Y两类信号的仿真算法。经验证,两类仿真信号均满足TACAN信号的侦收要求。     

基于异质双栅电极结构提高碳纳米管场效应晶体管电子输运效率

为改善碳纳米管场效应晶体管(CNTFET)器件性能, 提高电子输运效率, 提出了一种异质双金属栅(HDMG)电极结构CNTFET器件. 通过对单金属栅(SMG)-CNTFET器件输运模型的适当修改, 实现了对HDMG-CNTFET器件电子输运特性的研究.研究结果表明, 对于所提出的HDMG结构器件, 如果固定源端金属栅S-gate的功函数W_GS使其等于本征CNT 的功函数, 而选取漏端金属栅D-gate的功函数W_Gd, 使其在一定范围内小于W_GS, 可优化器件沟道中的电场分布, 提高器件沟道电子平均输运速率; 同时由于HDMG-CNTFET的D-gate对沟道电势具有调制作用, 使该器件阈值电压降低, 导致在相同的工作电压下, HDMG-CNTFET器件具有更大的通态电流; 而D-gate对漏电压的屏蔽作用又使HDMG-CNTFET与SMG-CNTFET相比具有更好的栅控能力 及减小 漏极感应势垒降低效应、热电子效应和双极导电性等优点. 本研究通过合理选取HDMG-CNTFET双栅电极的功函数, 有效克服了现有研究中存在的改善CNTFET性能需要以减小通态电流为代价的不足, 重要的是提高了器件的电子输运效率, 进而可提高特征频率、减小延迟时间, 有利于将CNTFET器件应用于高速/高频电路. 关键词： CNTFET 异质双栅 电子输运效率 双极导电性     

基于TOF的地铁车厢人数统计系统设计及应用研究

随着城市轨道交通的不断发展,网络化运营特征日益凸显。精准、实时地掌控路网列车内乘客数量和满载率成为提升运营效率、乘客服务水平和安全防范能力的关键。文章基于TOF和智能视频分析技术,提出了一种车厢乘客计数系统及装置的设计方法,针对地铁特定环境及业务需求,训练了一个目标检测算法和追踪算法模型并搭建了一个原型系统,经过实验室验证,准确率高达95%以上。后续,将借助11号线（冬奥支线）落地契机,进一步优化完善技术方案,为“智慧地铁”建设提供有力技术支撑。     

拖曳阵被动合成孔径目标深度稳健估计

使用水下无人平台作为载体的拖曳阵进行被动目标深度估计具有灵活性高和隐蔽性好的优点,针对实际应用中存在的平台自噪声和阵列瞬时随机加速度扰动问题,提出了一种稳健的目标深度估计方法。该方法分为三个步骤,首先对阵元接收信号进行自适应噪声抵消和相位抖动滤波,然后对声压进行距离积分实现简正波模态估计,最后计算模态匹配度,最大值对应的深度为目标深度估计结果。仿真表明在干扰背景下该方法的目标深度估计稳健性优于传统方法,声源频率、合成孔径距离和信干比决定了目标深度估计误差。利用实验数据验证了该方法对水下低频线谱声源的深度估计能力。     

运动小孔径水平基阵估计目标深度

针对浅海动态声场,基于简正波模型提出了一种利用运动小孔径水平基阵估计目标深度的方法.通过合成孔径算法将运动小孔径水平基阵扩展成虚拟的大孔径水平基阵,利用稀疏近似最小方差准则可以在相对较小的合成孔径上估计各阶简正波模态能量,不同深度的模态匹配度由Camberra距离的负指数度量,目标深度估计结果是模态匹配度最大值对应深度...