基于机载 SAR 收集的海杂波数据，验证了其具有混沌特性。在机载 SAR 收集的海杂波数 据具有混沌特性的基础上，利用海杂波的混沌预测误差对海面 SAR 图像上的分布目标进行检 测。用实测的海面 SAR 图像进行检测实验，结果表明基于混沌理论的海面 SAR 图像分布目标 检测算法是有效的。 对定义在图像像素点上的扩展分形特征的计算公式进行了修正，并将其引入到海面 SAR 图像分布目标检测中，提出了基于扩展分形特征的海面 SAR 图像分布目标检测算法，并通57 过实验证明了该算法能有效地检测海面 SAR 图像中的分布目标。

本实用新型公开了一种基于数字广播的低空目标多点定位系统，包括一个发射站，至少三个接收站 和一个信号处理的主站。接收站由天线、射频前端组成。天线采用细直天线。信号经过该射频前端的放 大滤波后，利用光纤链路送入信号处理的主站。所述信号处理的主站包括采样器和信号处理机，采样器 将信号送入 AD 进行带通采样得到数字信号，信号处理机利用计算机进行数字信号处理，在计算机中显 示目标定位跟踪结果。本实用新型采用先进的多站时差定位技术，利用三个或者多个接收站，测量出同 一信号到达各接收站的时间差，确定多个定位曲面相交，得到目标的位置。利用不同平台定位曲面之间 差异较大的特点来定位和提高定位精度，具有速度快、精度高的优点。

成果简介：星上图像目标实时处理分系统是我国首个在星上实现了实时目标检测和定位处理，处理延迟小于5s，检测和定位精度与地面实时处理相同。该系统采用模块化设计，基于FPGA+DSP异构并行，可在轨实现1Gbps速率数据的实时目标检测处理。系统功耗小于60W。 项目来源：型号项目 技术领域：信息技术/地球观测与导航技术等 应用范围：相关技术可应用于五院后继GF、MJ遥感卫星星上实时处理系统构建 现状特点：国内领先 技术创新：

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种对海目标红外成像识别装置，包括：主处理板和显示板，所述主处理板包括图像收发模块（101）、总线控制模块、数字信号处理器模块、图像数据存储模块、通信接口模块、非均匀性校正片上系统（SoC）、多级滤波专用集成电路（ASIC）、标记专用集成电路（ASIC），完成图像的预处理和目标的识别与跟踪，所述显示板包括图像收发模块（102）、图像实时显示控制模块、显示数据存储模块。本发明有效地保证了动平台上对海目标自动

本实用新型公开了一种基于PID算法控制的电磁直立车，包括车体，所述车体顶部设有蓝牙模块，所述蓝牙模块电性连接PCB控制电路板，所述PCB控制电路板设置在所述车体内部，且所述PCB控制电路板上设有PID控制器，所述PID控制器的一侧电性连接陀螺仪，所述陀螺仪一侧设有加速度传感器，所述加速度传感器电性连接所述PID控制器，所述PID控制器电性连接驱动电机，所述驱动电机设置在所述车体内腔的底部，且所述驱动电机设有两个，两个所述驱动电机的旋转轴分别朝向相反的方向，所述旋转轴上连接行驶轮，本实用新型简化直立车

切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题，它们有着众多的变种，例如：一维的背包问题，二维的矩形切割问题，三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛，相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法，为玻璃切割方案提供全局优化，实现原料利用率的最大化，在节约资源的同时提高产量。

本发明的涉及一种对图像中矩形进行检测的方法。本发明旨在 寻找图像中矩形的最佳四个顶点集合，首先对图像进行边缘检测，获 得由图像中所有边缘点组成的集合即边缘空间，然后用四个边缘点表 示一个矩形个体，简称为个体，通过计算四个边缘点之间连线的存在 性和夹角接近直角的程度来计算个体的适应度，选择适用度高的个体 进行交叉和变异操作来产生新一代的个体。通过多次选择、交叉和变 异操作最终找到组成矩形四个顶点的最佳集合。该方法基于遗

2020年10月12日，《自然：生态与进化》（Nature Ecology & Evolution）在线发表了北京师范大学地理科学学部傅伯杰院士团队的最新研究成果“完善森林恢复，以实现可持续发展目标15”（Improve forest restoration initiatives to meet Sustainable Development Goal 15）。 作为17项全球可持续发展目标（SDGs）之一，目标15（“陆地生物”）强调保护和恢复森林生态系统是世界各国的重要任务。 根据2015年全球森林资源评估报告，从1990到2000年，全球天然林面积的年净损失率为0.18%，且在热带和亚热带地区更为严重。进入21世纪后，各项国际大规模森林保护和恢复项目在减缓森林净损失率方面发挥了关键作用。通过对过去二十年的遥感卫星观测结果表明，全球陆地生态系统呈现出“变绿”现象。然而，该研究指出真正的危机是全球森林和天然林面积仍在下降，唯一增加的则是人工林覆盖率，但这无法减缓或逆转生物多样性的丧失。 研究指出：由于当前国际上的森林恢复项目对快速恢复森林面积的需求，导致了人们对种植人工纯林的偏好，例如，在“波恩挑战”项目中，45%的国家承诺通过人工纯林的方式提高森林覆盖率。研究强调，尽管人工纯林在短期内对区域的生态环境有迅速地改善作用，但从长期来看会引发其他方面的生态危机，包括碳储量下降、土地生产力下降、病虫害增加等。为此，作者呼吁为了保护森林生态系统的健康，管理部门应该实施更具创新性的激励政策，以将森林恢复行为从增加森林面积转变为改善其生物多样性。同时强调，应及时改善当前已成熟人工纯林的结构，避免出现各种潜在的生态危机。 该研究分析了可能限制人们对人工纯林结构改善的社会经济因素，并提出了4条针对性的建议，包括：（1）完善人工林生态系统生物多样性监测评估机制；（2）制定创新性森林恢复政策，以激发人们改善人工纯林生物多样性的意愿与行为。（3）面对部分情况下人工纯林建设的必要性，也应在政策上鼓励农林复合经营或林下经济；（4）积极开展科学研究来指导人工纯林生物多样性的改善。 研究同时表明，以上建议对各个国家并不具备同等的重要性，尤其是对于人工纯林面积较少的国家而言，例如新热带区（the Neotropical Regions），但该建议不仅可以为过度依赖人工纯林开展森林恢复的国家提供补救措施，也可以为其他国家起到警示作用。 论文第一作者为北京师范大学地理学部博士生张军泽，通讯作者为傅伯杰院士，合作作者包括澳大利亚联邦科学与工业研究组织Mark Stafford-Smith教授，及北京师范大学地理科学学部王帅教授和赵文武教授。该研究受到国家自然科学基金项目、第二次青藏高原综合科学考察研究项目以及国家重点研发计划项目资助。

利用图像处理和机器学习技术，在多分类，样本不均匀条件下，对类型接近的目标进行识别与检测；在弱监督，无监督条件下对大数据集的目标自动分类识别技术；对目标识别算法的通用攻击和通用防御算法。