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高光谱遥感影像异常目标检测研究进展

遥感学报 2024年第1期28卷 42-54页

作者：屈博郑向涛钱学明卢孝强中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室西安710119 西安交通大学信息与通信工程学院西安710049 中国科学院大学北京100049

随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常... 详细信息

随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。

关键词：遥感高光谱遥感高光谱异常检测深度学习矩阵分解

求解不规则区域上椭圆方程的一种Cartesian网格方法及其在Navier-Stokes方程中的应用

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工程数学学报 2023年第5期40卷 779-792页

作者：史卫东徐建军岳孝强山西财经大学应用数学学院太原030006 中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714 科学工程计算与数值仿真湖南省重点实验室智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

提出了一种求解不规则边界上有Robin边界条件的椭圆方程的Cartesian网格方法。该椭圆方程经重写后转化为定义在矩形区域上的椭圆界面问题,进而采用水平集浸入界面方法(IIM)对其进行求解。特别地,Robin边界条件采用单边三次插值离散。随... 详细信息

提出了一种求解不规则边界上有Robin边界条件的椭圆方程的Cartesian网格方法。该椭圆方程经重写后转化为定义在矩形区域上的椭圆界面问题,进而采用水平集浸入界面方法(IIM)对其进行求解。特别地,Robin边界条件采用单边三次插值离散。随后,利用该方法求解定义在不规则区域上的Navier-Stokes程。Navier-Stokes方程的解法器由求解速度方程的虚拟流体方法(GFM)和辅助变量方程的IIM耦合而成。数值测试表明,椭圆方程的解法器能够产生二阶精度的数值解和梯度,而且能够快速收敛,Navier-Stokes方程的解法器产生了二阶精度的速度及一阶精度的压力。圆柱绕流的仿真验证了Navier-Stokes方程解法器的鲁棒性。

关键词：椭圆方程 Navier-Stokes方程 Cartesian网格方法水平集方法浸入界面方法

中断时效对7075铝合金切削表面质量及刀具磨损影响研究

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表面技术 2024年第4期53卷 152-161页

作者：岳修杰王优强张平于晓王雪兆青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛266520 广东海洋大学机电工程学院广东湛江524088

目的探究中断时效工艺对7075铝合金切削加工性能的影响,为中断时效工艺对材料切削加工性能的改善提供理论依据。方法选取仅进行T6时效处理的试样作为对照组,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)等手段对已加工表面质量、切削力及刀具... 详细信息

目的探究中断时效工艺对7075铝合金切削加工性能的影响,为中断时效工艺对材料切削加工性能的改善提供理论依据。方法选取仅进行T6时效处理的试样作为对照组,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)等手段对已加工表面质量、切削力及刀具磨损进行分析。结果经不同时效处理后,7075铝合金的主要析出相为η(MgZn_(2))相,且相较于T6热处理工艺的7075铝合金,7075-T6I4铝合金表现出更高的衍射峰强度及更大的半高宽。在不同的时效处理条件下,表面粗糙度Ra均与切削速度呈负相关关系,而与切削深度、进给量呈正相关关系,仅T6时效处理时,表面粗糙度Ra随切削深度的增大呈先增大后减小再增大的变化趋势,在不同切削速度下,与T6时效处理相比,T6I4中断时效处理的表面粗糙度Ra最大降低了5.8%,而在不同切削深度和进给量下最大降低了1.9%和17.1%,且工件表面主要存在切屑黏附、微裂纹以及微孔洞等缺陷;切削力在切削速度为500~750m/min时呈增大趋势,随后又逐渐减小,然而与切削深度、进给量之间则呈正相关关系,仅经T6I4中断时效处理后的y向切削力在进给量为0.06~0.08 mm/z时逐渐减小,随后呈增大的变化趋势。增大切削速度以及减小进给量均可有效改善刀具磨损程度,且在切削过程中刀具磨损形式主要表现为崩刃和黏结磨损。结论与T6时效处理相比,T6I4中断时效处理表现出更好的表面质量、更小的切削力及更轻的刀具磨损,较大的切削速度和较小的进给量、切削深度有助于提高7075铝合金的切削加工性。

关键词： 7075铝合金中断时效 XRD 表面质量切削力刀具磨损

基于改进YOLOv5的田间大豆花朵生长状态识别方法研究

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中国农机化学报 2024年第7期45卷 188-193页

作者：岳耀华张伟亓立强黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319

为判断大豆开花时期落花情况,对田间大豆花朵在花蕾、半开、全开、凋落四类生长状态下进行精准检测。基于YOLOv5检测模型,对主干Bottleneck CSP结构进行修改,减少模块数量来保留更多浅层特征,增强特征表达能力,在骨干网络中引入CA注意机... 详细信息

为判断大豆开花时期落花情况,对田间大豆花朵在花蕾、半开、全开、凋落四类生长状态下进行精准检测。基于YOLOv5检测模型,对主干Bottleneck CSP结构进行修改,减少模块数量来保留更多浅层特征,增强特征表达能力,在骨干网络中引入CA注意机制,以获得位置信息,协助模型更加准确地识别,并修改锚箱尺寸提高小目标花蕾精准识别,在自建的田间大豆花朵不同生长状态数据集上进行改进YOLOv5算法对比试验。结果表明:大豆开花时期花朵不同生长状态识别模型准确率达到93.4%,召回率达到91.4%,对比原模型准确率、召回率分别提高0.8%和2.1%。

关键词：大豆花朵生长状态 YOLOv5 田间复杂环境注意力机制目标检测

深冷处理对7075-T6铝合金高速切削亚表层微细观演变及腐蚀机理的影响研究

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表面技术 2024年第10期53卷 134-143页

作者：岳修杰张平高业然孙亚杰王优强青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛266520 广东海洋大学机电工程学院广东湛江524088

目的探究切削速度对经深冷处理和未经深冷处理的7075-T6铝合金微观组织演变机理和耐腐性的影响。方法选取经深冷处理(T6-C)和未经深冷处理(T6)的7075-T6铝合金进行切削加工,并在3.5%(质量分数)NaCl溶液中进行电化学腐蚀实验。通过透射电... 详细信息

目的探究切削速度对经深冷处理和未经深冷处理的7075-T6铝合金微观组织演变机理和耐腐性的影响。方法选取经深冷处理(T6-C)和未经深冷处理(T6)的7075-T6铝合金进行切削加工,并在3.5%(质量分数)NaCl溶液中进行电化学腐蚀实验。通过透射电镜(TEM)、HRTEM、X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)和电化学分析,对微观组织演变、表面形貌和耐腐蚀性能进行研究。结果在相同的切削参数下,相较于T6铝合金,T6-C铝合金表现出更小的晶粒尺寸,铝基体中存在更多的析出相——η相MgZn2,且位错密度以及析出相密度更大,无析出晶界带为断续分布。深冷处理和增大切削速度都显著提高了7075-T6铝合金的耐腐蚀性能,且腐蚀形貌存在显著的龟裂现象。通过电化学分析得知,当切削速度为1500 m/min时,与未深冷处理相比,深冷处理后的7075-T6铝合金的电流密度减小了3.24×10^(-6)A/cm^(2),极化电阻增大了1.68×10^(5)Ω·cm^(2),在该参数下表现出较好的耐腐蚀性能。与此同时,随着切削速度的增大,容抗弧半径呈增大的变化趋势,且相较于T6铝合金,T6-C铝合金具有更大的容抗弧半径。结论深冷处理可以有效细化7075-T6铝合金的晶粒结构,进而强化位错密度,从而显著提升该合金的耐腐蚀性能。

关键词： 7075-T6铝合金深冷处理微观组织析出相表面质量电化学腐蚀

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血流限制伴不同强度抗阻热身训练对肌肉激活及下肢肌力影响的差异

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中国体育科技 2024年

作者：苏艳红杨孝磊于海强辽宁师范大学大连医科大学

目的：探讨血流限制（blood flow restriction,BFR）伴不同强度抗阻热身训练对肌肉激活及下肢等速肌力的影响。方法：采用重复测量的实验设计，12名运动训练专业大学生依次分别以3种抗阻热身训练方法进行训练：高强度抗阻热身训练（HLRT... 详细信息

目的：探讨血流限制（blood flow restriction,BFR）伴不同强度抗阻热身训练对肌肉激活及下肢等速肌力的影响。方法：采用重复测量的实验设计，12名运动训练专业大学生依次分别以3种抗阻热身训练方法进行训练：高强度抗阻热身训练（HLRT）(3组、每组3次80%1RM深蹲跳练习)、BFR伴随高强度抗阻热身训练（H-BFR）(3组、每组3次BFR伴随80%1RM深蹲跳练习)和BFR伴随低强度抗阻热身训练L-BFR(3组、每组3次BFR伴随30%1RM深蹲跳练习)。使用等速肌力测试仪和表面肌电测试仪对抗阻热身训练前和训练后即刻、3、6、9、12、15 min等速膝关节伸峰值功率以及股外侧肌、股内侧肌和股直肌的均方根振幅（root mean square amplitude,RMS）和中值频率（median frequency,MF）进行测量，每人每种抗阻热身训练测试间隔1周进行。运用双因素重复测量方差分析对测值进行分析。结果：1）股直肌在L-BFR法训练后即刻RMS值显著高于同时刻HLRT法（P强度抗阻热身训练不仅损伤风险较低，而且热身训练效果较好。建议运动员或者运动爱好者在进行训练前采用BFR伴随低强度抗阻热身训练方式，不仅可以快速进入状态，还可以减少损伤的发生。

关键词：抗阻训练血流限制等速肌力表面肌电

复合水凝胶衍生的零价铜催化剂高效活化过硫酸盐降解氯酚

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土木与环境工程学报(中英文) 2024年

作者：刘权刘子帆岳彩良刘福强南京大学环境学院

过渡金属/碳复合催化剂能高效活化过硫酸盐（PMS）降解有机污染物。通过简单的热解法成功将吸附Cu（Ⅱ）的复合水凝胶吸附剂转化为零价铜/碳复合催化剂C-Cu，能高效活化PMS并快速降解2,4-二氯苯酚（2,4-DCP）。在pH值为5、C-Cu投加量为5... 详细信息

过渡金属/碳复合催化剂能高效活化过硫酸盐（PMS）降解有机污染物。通过简单的热解法成功将吸附Cu（Ⅱ）的复合水凝胶吸附剂转化为零价铜/碳复合催化剂C-Cu，能高效活化PMS并快速降解2,4-二氯苯酚（2,4-DCP）。在pH值为5、C-Cu投加量为5 mg、PMS浓度为0.20 g/L条件下，5 min内完全去除2,4-DCP（0.1 mmol/L），反应动力学常数高达3.434 2 min-1，较报道的金属氧化物提高3个数量级。在满足《污水综合排放标准》（GB 8978—1996）一级标准条件下，C-Cu可在柱状动态反应器中稳定运行81.3 h。在pH值5～9、常规无机盐和天然有机质共存条件下，C-Cu/PMS体系中2,4-DCP的降解未受到明显抑制，显示出良好的环境耐受性。同时，C-Cu/PMS体系对多种氯酚类污染物均具有优越的去除效果。活性物种淬灭实验以及电子顺磁共振波谱（EPR）测试结果一致表明，零价铜作为PMS活化位点，产生大量1O2和·O2-。液相色谱-质谱联用分析结果表明，2,4-DCP经过脱氯和开环等过程实现降解和矿化。

关键词：水凝胶过硫酸盐零价铜氯酚催化

时空图神经网络在交通流预测研究中的构建与应用综述

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 31-45页

作者：汪维泰王晓强李雷孝陶乙豪林浩内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为... 详细信息

交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为了应用于交通流量预测领域,提出了时空图神经网络,其能够捕捉空间和时间相关性,相较之前的预测模型有显著进步。对近年来使用时空图神经网络进行交通流量预测的模型进行分析,概述和比较了多种邻接阵的构造方式,然后从空间相关性和时间相关性的角度列举了构建交通流预测模型的常用组件,并对不同的时空融合方式进行了分类和对比;在应用方面,根据时间尺度的不同将时空图神经网络模型分为长期预测、短期预测与兼顾长短期的预测三类,分析了各自的目标与要求,并列举比较了近年来较为突出的新模型。最后,讨论了现有研究的局限性,对相关模型的未来研究做出展望。

关键词：智能交通交通流量预测时间序列预测深度学习图神经网络

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基于多模型协同的船舰目标检测

航空学报 2024年

作者：肖欣林施伟超郑向涛高跃明卢孝强福州大学物理与信息工程学院

随着遥感成像技术的不断进步，遥感图像的船舰目标检测已成为确保海上运输安全和效率的关键手段，对海上交通、环境保护及国家安全至关重要。然而，由于船舰目标尺度差异大、背景复杂等问题，现有单一检测模型的方法过度依赖训练数据，... 详细信息

随着遥感成像技术的不断进步，遥感图像的船舰目标检测已成为确保海上运输安全和效率的关键手段，对海上交通、环境保护及国家安全至关重要。然而，由于船舰目标尺度差异大、背景复杂等问题，现有单一检测模型的方法过度依赖训练数据，无法适应尺度多变的舰船目标。本文提出了一种多模型协同训练的框架，利用多个已训练好的舰船检测模型作为辅助网络，通过知识迁移的方式辅助优化目标数据的主网络。首先，通过三元关系约束建立辅助网络与主网络间的分布知识传递，其次，采用软标签引导策略整合辅助网络中的标签知识，提高船舶检测的准确性。实验结果表明，相较于现有主流方法，本文所提出的方法在DOTA和x View数据集上展示了较好的性能，克服了单一模型的局限性，为遥感图像的目标检测提供了新的解决思路。

关键词：舰船识别目标检测多尺度表达多模型协同知识融合