项目成员

肖迅漫  王闯  霍惟  娄卓然  白玉月

指导教师

李连江  柳彬德  李冰娜  杨乐

项目简介

随着红外伪装技术的发展，假目标可以仿造得与真目标极为相似，以欺骗红外热成像，从而诱导敌对方导弹打击，极易导致战争资源浪费和战情误判。本项目使用AI偏振算法生成偏振像，提出光学神经网络算法，实现了对红外伪装目标的反制，利用偏振探测明显增强真伪目标间的对比度，将识别率提升至96%，达到毫秒级响应；我们的技术无需额外增加硬件，仅利用现有的导弹硬件资源即可探测，大幅度降低成本，有利于作战中大规模部署。

项目成果

1.发表论文2篇

2024年3月，在《SPIE - The International Society for Optical Engineering》上发表论文《Momentum Prediction Model Based on BP Neural Network》

2024年4月，在《Conference Proceedings》上发表论文《Wordle Character Prediction Model Based on Linear XGBoost》

2.申请专利11项

一种基于红外偏振光的远程材料鉴别方法

一种基于红外波长的RGB图像通信方法

3.申请软件著作权12项

基于斯托克斯矢量和穆勒矩阵对光强度像变换生成偏振像的光学偏振算法软件 V1.0

基于CycleGAN从强度像到偏振像生成的前后端双向传输软件 V1.0

4.参赛获奖9项

2024年8月荣获第二十六届中国机器人及人工智能大赛一等奖

2024年10月荣获中国国际大学生创新大赛（2024）金奖

2024年11月荣获第六届全球校园人工智能算法精英大赛一等奖

2024年12月荣获第十八届iCAN大学生创新创业大赛一等奖

5.制作实物4件