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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

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跨域遥感场景解译研究进展

中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1730-1746页

作者：郑向涛肖欣林陈秀妹卢宛萱刘小煜卢孝强福州大学物理与信息工程学院福州350108 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

遥感对地观测中普遍存在多平台、多传感器和多角度的多源数据,为遥感场景解译提供协同互补信息。然而,现有的场景解译方法需要根据不同遥感场景数据训练模型,或者对测试数据标准化以适应现有模型,训练成本高、响应周期长,已无法适应多... 详细信息

遥感对地观测中普遍存在多平台、多传感器和多角度的多源数据,为遥感场景解译提供协同互补信息。然而,现有的场景解译方法需要根据不同遥感场景数据训练模型,或者对测试数据标准化以适应现有模型,训练成本高、响应周期长,已无法适应多源数据协同解译的新阶段。跨域遥感场景解译将已训练的老模型迁移到新的应用场景,通过模型复用以适应不同场景变化,利用已有领域的知识来解决未知领域问题。本文以跨域遥感场景解译为主线,综合分析国内外文献,结合场景识别和目标识别两个典型任务,论述国内外研究现状、前沿热点和未来趋势,梳理总结跨域遥感场景解译的常用数据集和统一的实验设置。本文实验数据集及检测结果的公开链接为:https://***/XiangtaoZheng/CDRSSI。

关键词：跨域遥感场景解译分布外泛化模型泛化多样性数据集迁移学习自适应算法

SF型推动棒篦冷机加长升级成十字棒篦冷机的实践

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水泥 2023年第7期 55-57页

作者：杨永昌郑向涛柴晓东湖南省建筑材料研究设计院有限公司湖南长沙410000 山东山铝环境新材料有限公司山东淄博255000

介绍了早期SF型推动棒篦冷机升级改造成十字棒篦冷机的技术方案及改造效果,该方案具有成本低、工期短的优势,改造后可降低篦床运行阻力,提高篦冷机冷却能力,达到提产节能降耗的目的。

关键词：水泥生产篦冷机节能降耗运行阻力冷却效果

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基于空—谱核学习的高光谱图像降噪

基于空—谱核学习的高光谱图像降噪

作者：郑向涛中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）

学位级别：硕士

高光谱图像的噪声污染是一个普遍存在的问题，是一个很具有挑战性的研究课题。研究学者提出了大量方法用于高光谱图像去噪。但是，大多数去噪的方法不能充分利用高光谱的相关性，也很少考虑噪声在不同波段的分布情况。为了克服这些缺点... 详细信息

高光谱图像的噪声污染是一个普遍存在的问题，是一个很具有挑战性的研究课题。研究学者提出了大量方法用于高光谱图像去噪。但是，大多数去噪的方法不能充分利用高光谱的相关性，也很少考虑噪声在不同波段的分布情况。为了克服这些缺点，本文提出一种基于空-谱核学习的降噪方法。高光谱图像在光谱域和空间域存在信息冗余，可以利用数据之间的冗余性估计出无噪声的清晰图像。在本文中，这个基于空-谱核的正则项能保持光谱域的光谱相关性和空间域的结构性。此外，本文提出一个自适应机制用于平衡保真项在不同波段的噪声分布。因此，它不仅可以抑制高噪声波段的噪声，也能保持低噪声波段的信息。在模拟高光谱数据集和真实高光谱数据集上经过实验证明本文所提出的算法性能优于传统算法。本文的主要贡献有三个方面：1）基于空-谱核约束的正则项用于保持光谱域的谱间相关性和空间域原有的结构性。本文提出的方法第一次将空-谱核正则技术用于高光谱图像降噪。2）为了抑制不同波段噪声不同的情况，提出一种自适应机制调节降噪的强度。通过使用这种自适应的降噪强度，高噪声波段的噪声被有效的去除，而低噪声波段的细节信息被有效保留。3）同时在随机噪声和条带噪声两类噪声情况下测试降噪算法的性能。与现有的方法相比，本文的方法可以得到稳定和准确的实验结果。

关键词：高光谱图像去噪非局部均值自适应核空-谱核约束

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新型制冷Dyson光谱仪设计

激光与红外 2020年第3期50卷 319-326页

作者：李西杰邹纯博吴思远郑向涛中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室陕西西安710119

为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dy... 详细信息

为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dyson光谱仪进行改进和优化,设计了一款相对孔径为1/2,口径为50 mm,波段为8~12μm的新型Dyson光谱仪。利用二次成像原理图,完成系统二次成像组结构参数的相关计算,通过像差优化,使系统实现100%冷光阑匹配。设计结果表明:系统的谱线弯曲小于20μm,色畸变小于35μm,光谱分辨率优于80 nm,系统奈奎斯特频率在17 lp/mm处接近衍射极限。

关键词：新型Dyson 光学新设计光谱分辨率谱线弯曲

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自外而内的单幅图像超分辨率复原算法

光学学报 2017年第3期37卷 57-63页

作者：郑向涛袁媛卢孝强中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室光学影像分析与学习中心陕西西安710119 中国科学院大学北京100049

单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题,需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法,其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的,而... 详细信息

单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题,需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法,其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的,而内在先验约束由聚类和低秩近似实现。实验结果表明,本方法在复原效果和稳健性方面优于已有方法。

关键词：图像处理超分辨率样例学习深度卷积网络自相似

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农村医疗救助体系存在的问题及其完善思路

卫生经济研究 2005年第4期22卷 31-32页

作者：郑向涛武瑞雪武汉大学政治与公共管理学院湖北武汉430072

贫困与疾病往往是一对孪生姐妹.在我国贫困人口中,因病致贫的大约占1/3甚至更多,农村的贫困户无力支付医疗费用的现象更是屡见不鲜.为了缓解农村特困居民患重大疾病的医疗困难,进一步促进农村社会保障制度的完善和经济与社会的协调发展... 详细信息

贫困与疾病往往是一对孪生姐妹.在我国贫困人口中,因病致贫的大约占1/3甚至更多,农村的贫困户无力支付医疗费用的现象更是屡见不鲜.为了缓解农村特困居民患重大疾病的医疗困难,进一步促进农村社会保障制度的完善和经济与社会的协调发展,必须建立起一种为农村贫困人群提供健康保障的机制:一是重点疾病的干预机制;二是贫困人群的医疗救助机制.实践证明:改善贫困人群健康状况最直接、最有效的方法是对贫困人群实施医疗救助.从目前情况看,农村医疗救助工作刚刚起步,还有许多问题尚待解决.

关键词：贫困人群疾病农村医疗救助孪生姐妹健康保障因病致贫缓解农村社会保障制度农村贫困贫困人口

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面向车联网数据持续共享的安全高效联邦学习

计算机研究与发展 2024年

作者：乐俊青谭州勇张迪刘高向涛廖晓峰信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆大学计算机学院

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车快速发展.分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、可靠的智能驾驶服务.自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车联网... 详细信息

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车快速发展.分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、可靠的智能驾驶服务.自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车联网数据，并用于优化更新智能交通模型，弥补车联网数据变化导致的模型准确度下降问题.提出面向车联网环境下数据持续共享的高效安全联邦学习方案SEFL，以解决车联网数据采集低效、数据动态更新导致的灾难性遗忘、模型训练参数导致的隐私泄露等问题.在方案SEFL中，车辆基于全局模型，只采样模型识别率较低的车联网数据，并以最大概率对应的输出作为该样本的标签，完成训练样本自动采集.由于车辆存储空间有限，采集的新样本会覆盖旧样本，导致车辆上数据是动态变化的，传统微调训练方式容易引起灾难性遗忘问题.为此，方案中设计了一种基于双重知识蒸馏的训练算法，确保模型学习到每个样本的知识，使模型保持较高的准确度.此外，为了防止车辆与服务器之间传播的模型参数泄露用户隐私，提出了一种自适应的差分隐私策略来实现客户端级的强隐私保护，同时该方案能最大限度地减少差分隐私噪声对全局模型准确度的负面影响.最后，进行了安全性分析并结合交通标志数据集GTSRB和车辆识别数据集对SEFL方案进行了性能评估.分析与实验结果表明所提出的SEFL方案能提供可靠的强隐私保护和高效的采集策略，并且在模型准确度方面要优于现有基于联邦学习的算法．

关键词：车联网数据持续共享联邦学习差分隐私隐私保护

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小学数学教学中课堂学习单的应用思路

甘肃教育 2024年第9期 91-94页

作者：向涛兰州市城关区大砂坪小学

新课程改革对小学数学教学提出新的要求,课堂学习单可具体深入指导学生的学习过程,能够让学生亲历学习过程,获得一种“自助式”的辅助工具。文章根据小学生的年龄特点和学习接受能力,探索不同类型课堂学习单在小学数学教学中的应用方法... 详细信息

新课程改革对小学数学教学提出新的要求,课堂学习单可具体深入指导学生的学习过程,能够让学生亲历学习过程,获得一种“自助式”的辅助工具。文章根据小学生的年龄特点和学习接受能力,探索不同类型课堂学习单在小学数学教学中的应用方法,确定课堂学习单在实践教学的应用框架,选取多样化的课堂学习单,引领学生参与数学知识的自主探究、实践探索、练习检测等活动,结合小学数学课堂教学的具体要求和内容,帮助学生积极主动地思考数学问题,高效提升学生的数学能力和核心素养。

关键词：小学数学课堂学习单应用