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北京航空航天大學學報

北京航空航天大學學報

北大核心

CSCD

CSTPCD

Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics
本刊是以航空航天科學技術為特色的綜合性自然科學學術期刊，以反映航空航天領域科技研究成果與動態、促進學術交流、培養創新人才和推動科技成果向生產力轉化為辦刊宗旨，主要刊載與航空航天科學技術有關的材料科學及工程，流體力學和動力工程，計算機及應用技術，可靠性與失放分析等領域的研究論文。
  • 發文量：6433
  • 被引量：2810
  • H指數：3
  • 開始收錄時間：-
  • CNKI綜合因子：-
  • 維普期刊影響因子： 1.32
  • 萬方期刊影響因子：-
  • 創刊時間：-
  • 國內刊號/CN：11-2625/V
    國際刊號/ISSN：1001-5965
  • 發行周期：月刊
    郵發代號：-
  • 主管單位：國防科學技術工業委員會
    主辦單位：北京航空航天大學
北京航空航天大學學報-聯系信息
  • 主編：趙沁平
  • 電話：010-82315594 82338922 82314839
  • 郵箱：[email protected]
  • 地址：北京市海淀區學院路37號
  • 郵編：100083
北京航空航天大學學報-獲獎情況
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北京航空航天大學學報 >2023年第4期

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共4384條結果
  • 摘要：目標檢測作為計算機視覺領域的熱點問題,目前基于深度學習的目標檢測方法可以分為2類:兩步檢測和一步檢測,前者有著較高準確性,后者有著較好速度,但是為提高檢測的性能兩者都引入了錨機制.為提高目標檢測系統的性能,基于深度卷積神經網絡的兩步檢測算法引入了注意力引導(AG)模塊,通過對候選區域網絡(RPN)的錨機制進行引導,使得對于預選錨框形狀的選擇更具有多樣性;同時針對傳統的后處理方式非極大值抑制(NMS)算法存在的誤檢和漏檢的問題,提出了一種置信度因子的NMS(Cf-NMS)算法,對于模型的整體性能有著很大的貢獻.實驗結果說明,所提方法雖然在速度性能上有略微的下降,但是無論是在RPN變體還是現有的先進算法在準確性方面都有提升.
  • 摘要：針對低電壓下靜態隨機存儲器(SRAM)出現的讀寫性能損失的問題,設計了一種應用于低功耗SRAM的兩步控制(DSC)的字線電壓輔助電路技術,可以同時實現讀和寫輔助的功能,降低SRAM的最小工作電壓從而降低功耗.寫輔助通過字線開啟前段的字線過驅(WLOD)實現,提高寫數據速度和寫閾值(WM);讀輔助通過字線開啟后段的字線欠驅(WLUD)實現,降低靜態噪聲,提高穩定性.通過在28nm互補金屬氧化物半導體(CMOS)工藝下,對256KbitSRAM進行前仿和后仿仿真驗證,結果表明相比于傳統結構,應用DSC字線電壓技術的SRAM的最小工作電壓降低100mV,寫時間減小10%,靜態功耗降低30%,版圖面積增大4%.
  • 摘要：針對當前面向視頻專網的網絡安全態勢評估中缺乏一套完善的指標體系問題,對構建網絡安全態勢指標體系進行了研究.首先,重點對視頻專網面臨的網絡安全風險進行了研究與分析;然后,結合以往網絡安全態勢評估技術中的基礎評價指標,針對視頻專網自身特點,構建了一套適用于視頻專網的網絡安全態勢指標體系;最后,給出了指標值的計算方法,為視頻專網的網絡安全態勢評估奠定基礎.研究成果對于完善和豐富面向視頻專網的網絡安全態勢指標體系具有一定的參考和借鑒意義.
  • 摘要：針對類內干擾影響基于個體人員特征目標跟蹤算法的精確性和魯棒性問題,分析當前跟蹤算法在個體人員跟蹤方面存在的不足,提出了利用語言先驗知識引導輔助跟蹤器的方法.在視覺跟蹤器的基礎上增加語言引導分支,對跟蹤目標產生注意力,從而減少對類內干擾的影響.利用位置置信度進行回歸目標框定位的方法解決基于孿生網絡目標跟蹤算法中利用分類置信度定位候選目標框的局限性,實現跨模態信息融合提升特定目標跟蹤的精度.為提升所提模型對特定人員目標跟蹤的針對性,構建了跨模態的人員目標跟蹤數據集用于訓練和驗證.實驗表明:所提模型應用于個體人員跟蹤時表現更佳,其有效性得到了證明.
  • 摘要：高速道路動態執法要求車道檢測算法能夠結構化解析道路,但是基于傳統手工設計特征的車道檢測算法準確率和召回率不足,而基于深度學習的算法又對計算資源要求太高,因此提出基于道路特征信息的車道結構化解析算法.利用邊緣點的梯度統計信息篩選Hough空間的候選點,用動態規劃的方法在剩余的Hough空間候選點中尋找最合理的車道線組合,能夠在較少計算資源的平臺上準確地檢測到道路上的全部車道.在自有數據的檢測實驗中,所提算法能夠準確定位結構化和非結構化道路;在對比實驗中,所提算法在準確率、召回率和計算速度上均比同類算法有所提高.
  • 摘要：根據車輛重識別中區域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的車輛重識別優化算法.首先,利用車輛關鍵點檢測獲得對應的多個關鍵點坐標信息,分割出車標擴散區域和其他重要的局部區域.根據車標擴散區域的高區分度特性,提升局部區域的置信度.使用多層卷積神經網絡對輸入圖片進行處理,根據局部區域分割信息,對卷積得到的特征張量進行空間維度上的切割,獲得代表全局信息和關鍵局部信息的特征張量.然后,通過全連接層特征張量轉化為表示車輛個體的一維向量,計算損失函數.最后,在測試階段使用全局特征,并利用訓練好的車標擴散區域提取分支獲得高置信局部特征,縮短局部識別一致的車輛目標距離.在典型車輛重識別數據集VehicleID上進行測試,驗證了所提算法的有效性.
  • 摘要：基于SM4算法的白盒密碼視頻數據共享系統是一種保障監控視頻數據跨級跨域共享安全的系統,提出了一種基于國密SM4算法的白盒密碼實現方式,并分析了算法的安全性,解決了SM4算法在非信任硬件環境中的安全運行問題.研制了基于后臺權限控制機制的視頻數據安全共享軟件系統,包括共享數據上傳/下載、共享審核、數據白盒加密處理、訪問控制、基于白盒密碼算法的共享視頻解密播放器,實現了視頻數據共享全過程的安全管控.搭建了實驗環境,對所提系統進行了功能性能實驗.實驗結果表明,所提系統功能性能滿足設計要求.
  • 摘要：在視頻流高性能傳輸任務中,視頻流量的傳輸問題已成為一個研究的熱點.為此,提出了一種基于PF_RING技術的模型.通過使用PF_RING+TNAPI技術,并結合內存路由表、多核、多隊列多線程等相關技術確保視頻流的高性能傳輸.同時為了保證不同網域間共享視頻數據的安全傳輸,提出了一種面向視頻控制信令雙向物理通道、視頻流單向物理通道的視頻傳輸模型.實驗結果表明:所提方法在有效吞吐量、CPU使用率和平均誤碼率方面均取得了10％以上的提升.因此,所提方法通過采用PF_RING+TNAPI技術,同時結合視頻傳輸模型,確保了共享視頻數據傳輸的安全性和高效性.
  • 摘要：利用人工智能和深度學習技術自動化地分析互聯網海量圖片,快速、準確地識別有害的暴恐圖像并及時處置是反恐工作的重要手段之一.研究了利用深度學習和遷移學習技術對暴恐圖像進行分類識別.首先,定義了暴恐圖像的主要概念特征,并針對性地構建數據集;其次,針對暴恐圖像正樣本較少的問題,設計深度神經網絡模型和遷移學習方式;最后,基于構建的訓練數據集進行模型訓練和測試.結果顯示:所提方法可以快速、準確地對互聯網圖片進行分類識別,平均分類準確率達到96.7％,從而有效降低人工檢測的勞動強度,為反恐預警工作提供決策支持.
  • 摘要：行人重識別是刑偵案件中重要的偵查手段,而跨域是行人重識別的主要挑戰之一,也是制約其實際應用的瓶頸問題.在帶標簽的源域和無標簽的目標域學習跨域行人局部語義不變性特征模型.首先,在源域上通過只含有行人標識無部件標簽的監督學習方式學習行人的各部件特征,并在源域和目標域上采用無監督學習方式對齊行人部件.然后,基于對齊后的行人全局與局部特征,引入特征模板池存儲對齊后的目標域全局和局部特征,并設計了跨域不變性損失函數進行特征不變性約束,提高行人重識別的跨域適應能力.最后,在Market-1501、DukeMTMC-reID和MSMT17數據集之間開展了跨域行人重識別驗證實驗,實驗結果表明,所提方法在跨域行人重識別上取得了顯著的性能提升.
  • 摘要：隨著媒體數據的多樣化發展,聯合圖像與三維模型的跨域檢索成為三維模型檢索問題的一個新挑戰.針對圖像與三維模型差異大、難匹配問題,提出了一種基于三元組網絡的跨域數據檢索方法.以端到端的方式構建真實圖像與三維模型的特征聯合嵌入空間,通過特征間的距離度量不同模態數據之間的相似性,實現從單張圖像檢索相似的三維模型.為了提高跨域檢索準確度,將三維模型用一組順序視圖表示,結合門控循環單元(GRU)聚合視圖級特征,同時引入注意力機制提取圖像特征,縮小真實圖像與投影視圖間的語義差異.實驗結果表明:相比于同類方法,所提方法在兩個跨域數據集上的檢索平均準確率至少提升2.98％ ～3.05％.
  • 摘要：針對由高斯模糊和泊松噪聲引起的圖像降質問題,提出了一種基于結構加權低秩近似的圖像去模糊方法.首先,通過依次組合縮放、旋轉、剪切和翻折等四種基本操作引入結構變換,以增加搜索空間內候選圖像塊的相似性.然后,構造新的目標函數,利用相似圖像塊的低秩性,在正則項中使用加權核范數(WNN)對結構變換后的圖像塊進行懲罰,以在去模糊的同時抑制泊松噪聲.最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法設計交替優化方案,用于求解目標函數,從泊松圖像中去除模糊.實驗結果表明:在多種泊松噪聲強度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和結構相似性(SSIM)都高于當前同類去模糊方法.
  • 摘要：為增強低照度圖像和抑制噪聲,提出了一種通過學習收縮場(SF)改進Retinex分解的圖像增強方法.首先,構造新的目標函數,在正則項中引入2組不同的高階濾波器分別約束未知的反射圖和照明圖.高階濾波器可以學習到多種激活模式,有利于在恢復反射圖的同時抑制噪聲污染.然后,在優化目標函數時通過求解收縮場更新隱變量,參數化的壓縮函數可以自適應地調整相應濾波器在反射圖和照明圖上的響應.最后,在每個級聯內更新照明圖之前,嵌入一個輔助的收縮場,以抑制噪聲和不良偽影的傳播,從而更精確地估計照明圖.實驗結果表明,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和結構相似性(SSIM)均高于當前最新的低照度圖像增強方法.
  • 摘要：在熱紅外視頻監控環境下,針對熱紅外圖像因周圍環境溫度變化而導致熱紅外圖像灰度值反轉的問題,提出了一種通過熱紅外圖像的邊界特征和運動特征的融合來提取行人目標前景區域的方法.首先,利用行人目標和周圍環境存在的顯著性差異來提取行人目標的邊界特征,對所提取的邊界特征進行邊界填充,并利用熱紅外行人目標分類器來排除誤檢目標,從而獲取最終的邊界特征提取結果;其次,利用相鄰幀之間的運動信息來獲取行人目標的運動特征,對所獲取的運動特征進行形態學處理,并利用熱紅外行人目標分類器來排除誤檢目標,從而獲取最終的運動特征提取結果;最后,對所獲取的邊界特征提取結果和運動特征提取結果進行融合來獲得最終的檢測結果.實驗證明,在公開的OSU和LSI熱紅外圖像行人目標檢測數據集中,所提方法能夠有效地降低環境溫度變化的不利影響,并提高行人目標前景區域提取的精度.
  • 摘要：刑偵破案是打擊違法犯罪和確保國家長治久安的基本要求.刑偵破案的一大關鍵是如何有效地利用采集到的信息.為了更好地配合刑偵工作,提出了聯合足跡識別與監控視頻分析的智能刑偵系統.該系統基于深度學習方法,首先根據足跡信息,包括鞋印長度、寬度、受力分布情況、步長、步幅等,利用卷積神經網絡技術實現嫌疑人個人特征的預測;其次聯合周邊監控視頻大數據進行智能分析比較,利用大數據技術快速處理信息,分析視頻中行人的個人特點;最后運用虛擬現實仿真技術構建足部壓力和鞋底受力分析有限元模型,利用模型獲得各種復雜場景下的仿真足跡.三者相互印證,有機結合,快速篩選刑偵對象.實驗結果表明,該系統可以高效準確地根據足跡特征實現身高預測,并且與視頻監控大數據相結合,可以迅速縮小排查范圍并鎖定兇手.
  • 摘要：行人再識別是圖像檢索領域的一個重要部分,但是由于行人姿態各異、背景復雜等因素,導致提取到的行人特征魯棒性和代表性不強,進而影響行人再識別的精度.在AlignedReID++算法基礎上,提出了基于空間注意力機制的行人特征提取方法,應用在行人再識別中取得了很好的效果.首先,在特征提取部分,引入空間注意力機制來增強特征表達,同時抑制可能的噪聲;其次,通過在卷積層中引入實例正則化層(IN)來輔助批正則化層(BN)對特征進行歸一化處理,解決單一BN層對特征色調變化以及光照變化的不敏感性,提高特征提取對亮度、色調變化的魯棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK033個行人再識別通用數據集上對所提改進模型進行測試評價.實驗結果顯示:改進后的模型在3個數據集上識別精度分別提升了2％、2.9％和5.1％,表明改進后的模型相較于改進前的模型,在精度以及魯棒性上都有顯著提高.
  • 摘要：公共安全視頻監控在新型冠狀病毒肺炎防治攻堅戰中發揮了重要作用.針對中國人口密度高、人流量大、新型冠狀病毒肺炎易傳播的特點,建立了融合可見光和紅外光雙光譜成像監控的智能體溫檢測與健康大數據管理系統,實現了無接觸快速體溫檢測與佩戴口罩情況下的人臉識別,快速完成人員信息登記.系統已在多地完成部署,通過了有效性和可靠性驗證,測量速度快,響應時間在30 ms以內;測量精度高,測量溫度誤差在 ±0.3℃以內;測量范圍廣,可監控距離0.1～10 m;人臉抓拍率99％以上,識別率95％以上;健康大數據管理系統能實時監控和追蹤回溯人員流動,在多維度上對人員信息和疫情發展大數據進行統計分析,并對疫情發展動態進行建模和預測,根據分析結果完善疫情防控策略,開展精準高效的疫情防控.
  • 摘要：為了解決訓練過程中卷積模型參數較多、收斂速度較慢的問題,提出了一種基于MobileFaceNet網絡改進的人臉識別方法.首先,使用MobileFaceNet網絡提取人臉特征,在提取特征的過程中,通過引入可分離卷積減少模型中卷積層參數的數量;其次,通過在Mo-bileFaceNet網絡中引入風格注意力機制來增強特征的表達,同時使用AdaCos人臉損失函數來訓練模型,利用AdaCos損失函數中的自適應縮放系數,來動態地調整超參數,避免了人為設置超參數對模型的影響;最后,分別在LFW、AgeDB和CFP-FF測試數據集上對訓練模型進行評估.實驗結果顯示:改進后的模型在LFW、AgeDB和CFP-FF測試數據集上的識別精度分別提升了0.25％、0.16％和0.3％,表明改進后的模型相較于改進前的模型在精度和魯棒性上有所提高.
  • 摘要：針對傳統ORB算法所提取的特征點分布不均勻、存在冗雜,且不具有尺度不變性的問題,提出了一種基于區域劃分的改進ORB算法.算法根據需要提取的特征點總數和所劃分的區域個數計算每個小區域需要提取的特征點個數,解決了在特征點提取過程中特征點重疊和特征點冗余的問題;通過構建圖像金字塔,在每一層圖像金字塔上提取特征點,解決了ORB算法提取的特征點不具有尺度不變性的問題.實驗結果表明:在不損失圖像匹配精度的同時,所提算法提取的特征點更加均勻合理,在提取速度上也較傳統ORB算法提升了16％左右.
  • 摘要：在面部視頻中提取生命體征相關的生理信號時易受環境光和受試者頭部運動的影響,為了降低外界干擾并提高生命體征檢測的準確度,提出了一種聯合集合經驗模態分解(EEMD)算法與信號質量檢測的面部視頻分析方法,用于精確檢測人體的心率與呼吸頻率等生命體征.通過公開數據集進行實驗驗證,實驗結果表明,所提方法相較于目前已有的常用信號處理方法能夠得到更精確的心率與呼吸頻率的估計值,所得估計值與標準值的相關系數分別高于0.9和0.8.同時,所提方法將為實時活體人臉識別提供一種思路,也有助于豐富監控視頻智能分析的應用研究.
  • 摘要：為實現公安監控系統內容分析的精準智能及提高服務實戰能力,提出一種輕量化的多目標實時檢測算法.首先,基于CenterNet檢測網絡增加了CBNet的多融合階梯級聯結構,有效地解決了主干網絡在日常監控中特征提取能力不足的問題;其次,通過模型剪枝壓縮網絡減少參數量,加快了監控視頻分析速度.本文利用部分COCO數據集和自行采集的現場數據進行訓練與測試,并與其他主流檢測算法(YOLO、Faster-RCNN、SSD等)進行消融實驗.實驗結果表明:所提模型在公共安全監控中能有效地做到速度與精度的均衡,并具有較強的普適性.
  • 摘要：行人的空間尺度差異是影響行人檢測性能的主要瓶頸之一.針對這一問題,提出了跨尺度特征聚合網絡(TS-FAN)有效檢測多尺度行人.首先,鑒于不同尺度空間呈現出的特征差異性,引入一種基于多路徑區域建議網絡(RPN)的尺度補償策略,其在多尺度卷積特征層上自適應地生成一系列與其感受野大小相對應的候選目標尺度集.其次,考慮到不同層次卷積特征在視覺語義上的互補性,提出了跨尺度特征聚合網絡模塊,其通過橫向連接、自上而下路徑和由底向上路徑,有效地聚合具有語義魯棒性的高層特征和具有精確定位信息的低層特征,實現對卷積層特征的增強表示.最后,聯合多路徑RPN尺度補償策略和跨尺度特征聚合網絡模塊,構建了一種尺度自適應感知的多尺度行人檢測網絡.實驗結果表明,所提方法與當前一流的行人檢測方法TLL-TFA相比,在整個Caltech公開測試數據集上(All:行人高度大于20像素)的行人漏檢率降低到26.21％(提高了11.94％),尤其對于Caltech小尺寸行人子數據集上(Far:行人高度在20～30像素之間)的行人漏檢率降低到47.30％(提高了12.79％),同時在尺度變化劇烈的ETH數據集上的效果也取得顯著提升.
  • 摘要：針對目前人臉表情識別大多采用基于深度學習的端到端特征提取及分類方法的現象,提出了一種新的深度模型優化方法.基于ResNet18殘差網絡架構和正則化思想,提出了聯合正則化策略,即將過濾器響應正則化和批量正則化、實例正則化和組正則化、組正則化和批量正則化分別嵌入網絡之中,平衡和改善特征數據分布,彌補單一正則化的缺點,提升模型性能.在2個公開數據集FER2013和CK+進行了驗證和測試,最高準確率分別達到了73.558％和94.9％,實驗結果表明,聯合正則化策略提高了基礎網絡的性能,其表現優于諸多當前較新的人臉表情識別方法.
  • 摘要：掌紋因穩定性、唯一性、難復制性及易獲取等特點,是極具應用潛力的生物識別特征.針對掌紋識別中,獲取掌紋感興趣區域(ROI)與增強掌紋信息普遍存在的時間成本大,方法之間有依賴關系等問題,提出了一種基于U-Net神經網絡結構的掌紋圖像預處理方法.通過香港理工大學掌紋庫進行實驗對比,結果表明,所提方法能消除預處理方法之間的相互影響,實現對掌紋圖像的去噪與增強處理,并能快速、高精度提取感興趣區域.
  • 摘要：針對目標跟蹤算法中濾波器選擇和模型設計問題,提出了一種具有自適應性的交互式多模型無跡卡爾曼濾波(IMMUKF)目標跟蹤算法.首先,介紹了IMMUKF的算法步驟;其次,提出運用改進的灰狼優化(IGWO)算法優化其中的濾波參數,通過構造調節因子建立了時變的Markov狀態轉移概率,形成了AIGWO-IMMUKF算法,并給出其算法流程;最后,將所提AIGWO-IMMUKF算法與傳統算法在相同條件下進行仿真,得出位置、速度均方根誤差曲線,以及時效性對比.結果表明,所提AIGWO-IMMUKF算法克服了傳統IMMUKF算法的不足,提升了算法性能,精度和時效性都更優.
  • 摘要：基于國家車輛事故深度調查體系中499例真實的路口事故數據,研究適應于中國的自動緊急制動系統(AEB)路口測試場景.通過基于多元Logistic回歸的事故嚴重程度影響因素分析,提取自動駕駛測試場景的特征要素,構建測試場景.以場景特征要素為聚類參數,采用層次聚類算法挖掘得到了8類路口機動車碰撞典型危險場景,建立了8類適應于中國交通狀況的AEB路口測試場景.研究表明:中國的路口場景與Euro-NCAP法規場景有一定的相似性,但較國外更加復雜,其中十字路口的左轉與直行沖突是需要重點測試的場景.研究結果可為國內AEB系統的開發和測試提供參考,也可作為建立中國AEB路口測試評價體系的依據.
  • 摘要：基于MATLAB圖形用戶界面接口(GUI),采用軟件設計方式,實現量子糾纏光信號的采集,以及對采集到的兩路量子糾纏光信號的符合算法.通過對符合算法中不同的符合門寬、采集時間和延時增加步長3個重要參數的性能實驗,優化和確定各參數的選值.通過對量子糾纏光符合計數與到達時間差(TDOA)的研究,完成地面數據獲取與信息處理模塊的設計與實現.設計并實現了時間差擬合的仿真平臺.實驗結果達到了期望的精度和效率的需求.
  • 摘要：霧天各類圖像采集系統獲取的圖像顏色退化,細節模糊,嚴重影響戶外成像系統的穩定性和有效性,因此研究圖像去霧技術很有必要.針對暗通道一類去霧算法邊緣去霧不徹底問題,提出一種基于最小值通道與對數衰減的融合去霧算法.首先,對有霧圖像的最小值通道圖進行對數衰減作為先驗假設條件,再進行交叉雙邊濾波消除紋理效應,在操作前后分別進行下采樣和上采樣操作以提高運算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子檢測最小值通道圖得到的邊緣進行對數衰減,得到邊緣信息圖,將初始透射率與邊緣信息圖進行加權融合構成優化透射率;最后,結合改進的四叉樹搜索法求得的大氣光值反解大氣散射模型,恢復無霧圖像.實驗結果表明:所提算法可以有效抑制光暈現象,去除邊緣殘霧,且實時性好.

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    • ? 北大核心期刊（1992版）
    • ? 北大核心期刊（1996版）
    • ? 北大核心期刊（2000版）
    • ? 北大核心期刊（2004版）
    • ? 北大核心期刊（2008版）
    • ? 北大核心期刊（2011版）
    • ? 北大核心期刊（2014版）
    • ? 北大核心期刊（2017版）
    • ? 化學文摘（網絡版）
    • ? 中國科學引文數據庫（2011-2012）
    • ? 中國科學引文數據庫（2013-2014）
    • ? 中國科學引文數據庫（2015-2016）
    • ? 中國科學引文數據庫（2017-2018）
    • ? 中國科學引文數據庫（2019-2020）
    • ? 工程索引
    • ? 哥白尼索引
    • ? 日本科學技術振興機構數據庫
    • ? 文摘與引文數據庫
    • ? 中國科技核心期刊

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