红树林生态系统中潮滩与植物消浪特性试验

采用室内水槽物理模型试验研究了潮滩、植物和红树林生态系统的消浪特性，量化了潮滩对红树林生态系统波高衰减的贡献。结果表明：随着植物淹没度的增大，潮滩、红树林生态系统的波高比均逐渐增大，即消浪效果越来越弱，而植物的波高比则是先减小再增大，水位在树冠中心时消浪率远高于其他植物部位；随着相对波高的增大，潮滩的波高比先稳定在1.0附近然后再减小，红树林生态系统的波高比逐渐减小，而植物的波高比先减小再增大；随着波长与植物带宽度的相对宽度增大，潮滩的波高比先略减小再增大，但多数稳定在1.0附近，而植物与红树林生态系统的波高比先增大再略微减小；潮滩对红树林生态系统波高衰减贡献随淹没度减小逐渐增大，最大可达63%;波浪在红树林生态系统传播过程呈非线性衰减，单位长度的波高衰减率在植物带前1/4宽度远大于后3/4宽度。     

两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法

针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题，以无人驾驶等实际应用为背景，探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率，提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法。创新性地提出了目标类指引的攻击策略，通过先后实施目标类指引的对抗补丁生成和对抗补丁增强，有效引导了对抗补丁在训练生成过程中的收敛方向，以此逐步提升对抗补丁攻击行人检测系统的能力;在Inria数据集上实现了79个目标类指引的对抗补丁生成训练与测试。结果表明，算法以“teddy bear”为目标类生成了攻击效果最佳的对抗补丁，行人检测交并比(IOU)指标可达0.043 5，显著优于对照算法的0.244 8。