基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位技术研究

针对机场跑道异物(FOD) 识别检测，分析了机场跑道环境特性，建立了针对机场FOD图像识别数据库， 提出了一种基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位系统，通过无人机系统对机场跑道进行图像采集，运用 Faster-RCNN 算法框架完成异物种类识别，并结合无人机地理位置信息进行位置换算求解，得到机场FOD 的 类别信息和位置信息。经验证，该系统可高效完成机场FOD 检测识别及定位任务。     

基于遥感图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法

针对遥感图像机场跑道检测问题,提出了一种基于图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法。首先,针对遥感图像数据量大带来的计算处理问题,设计了基于直线分割检测子（LSD）的遥感图像分块直线特征检测环节;然后,在总结归纳机场跑道数学特性的基础上,对提取的直线特征进行平行线分组、直线生长、平行线合并,并以Radon变换为基础,找出候选机场跑道区域;最后,使用灰度统计信息并结合梯度方向直方图对候选区域进行处理,筛选出最终的机场道路区域。实验结果表明,在能够提取出有效直线特征的情况下,该方法可以对多类机场跑道进行有效定位。     

一种基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪方法

现有的检测前跟踪算法对高分辨雷达隐身目标模型适应性不强,从而容易导致跟踪发散。针对该问题,把粒子滤波与检测前跟踪算法相结合应用于扩展隐身目标的检测跟踪,提出了一种隐身目标扩展模型检测前跟踪方法。首先,采用扩展模型对目标的扩展属性进行假设检验,从而判断目标是否为扩展目标;然后,把目标扩展长度引入状态向量,进行基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪（Track-before-detect,TBD）,克服粒子滤波易发散的不足,实现对目标空间长度的估计。仿真结果表明,该算法能够准确判断目标的扩展属性并进行有效的检测跟踪。     

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

基于伪彩色的感兴趣目标检测方法

若获取的灰度图像中含有较大噪声时,传统Itti算法经常会出现漏检以及错检的情况。为此,提出了基于伪彩色的感兴趣目标检测方法。首先对灰度图像添加相应的彩色信息,生成一幅目标细节较为清晰的伪彩图;其次根据Itti算法进行显著性计算;最后通过模板匹配检测出感兴趣目标。实验结果表明：算法能够达到补偿由于噪声问题引起的显著性目标无法检测的问题。     

基于注意力机制和特征匹配的空对地多目标检测与跟踪算法

多目标跟踪算法是实现无人机自主导航的关键技术，为解决现有方法存在的小目标检测能力弱、计算能耗大、鲁棒性差等问题，提出一种基于注意力机制和特征匹配的多目标空对地跟踪算法，以实现航拍视角下对目标的精准高效跟踪。首先，引入通道可分离卷积，实现目标检测模型的轻量化；其次，构造融合空间注意力机制的小目标检测分支，提高对小微目标的检测精度，最后，优化目标跟踪算法的外观重识别网络，提高多目标跟踪效率。使用Visdrone2019-MOT数据集对所提算法进行验证，实验结果表明，所提算法的MOTA值提高了0.６%，FPS值为21.31帧/s，在模型大小和跟踪精度上实现了较好的平衡。     

基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展

随着无人机航拍的数据采集愈加便捷，以无人机为平台的多目标检测与跟踪技术发展迅速，在智慧城市、环境监测、地质探测、精准农业和灾害预警等民用和军事领域有着广泛的应用前景，近年来深度学习的突飞猛进也为其提供了多种更为有效的解决思路。然而，无人机视角下目标外观发生突变、目标区域被严重遮挡以及目标消失和重现等挑战性的问题尚未完全解决。综述了基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪算法，总结了该领域的最新进展，包括多目标检测、多目标跟踪2个模块。多目标检测模块划分为双阶段与单阶段两个部分。对于多目标跟踪模块则依据基于检测的跟踪和联合检测的跟踪2个经典框架，分别阐述了2类算法的原理并分析其优缺点。随后对现有的公开数据集进行统计分析，并对基于无人机航拍视频的多目标检测与跟踪领域内标杆挑战赛VisDrone Challenge近年来的最优方案进行了对比分析。最后总结了无人机视角下多目标检测与跟踪亟待解决的问题并展望未来可能的研究方向，为后续相关研究的人员提供参考。     

面向空中小目标检测任务的YOLOv7改进模型

针对空中小目标检测任务,本文进行了基于改进的YOLOv7模型的空中小目标检测算法的研究,解决了当前空中小目标检测算法推理速度慢和检测精度不足的问题。首先,建立了涵盖多种目标尺度、姿态和天气条件的飞机目标基准数据集;其次,在YOLOv7基准模型的基础上,提出了一种基于广义特征金字塔网络和Wasserstein度量的目标检测方法;最后,在公开数据集与自建数据集上对该方法与其他主流算法进行了对比试验,结果表明,相较于原始YOLOv7模型,改进模型在自建数据集上对小目标检测的平均精确率提高了7.3%,并且推理速度高于大部分主流检测算法。本文研究为空中小目标检测任务提供了一种快速且高精度的检测算法,对于相关算法在航空航天领域的进一步工程应用具有重要的推动作用。     

面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值，学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案，但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先，给出了小样本学习的问题定义，列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系，同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战；接着，对基于小样本学习的图像分类进行了概述，并对其中代表性的工作进行介绍与分析；在此基础上，重点针对基于小样本学习的目标检测，特别是零样本条件下的目标检测问题，详细介绍和分析了现有的研究工作；最后，立足于现有方法的优缺点，从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望，期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

浅析机场跑道的目标特性及快速抢修技术

当前，机场是战时打击的重要对象，机场跑道快速抢修技术是当今研究的一个重要课题。文章从分析机场跑道的目标特性出发，对现有的几种跑道快速抢修技术进行了分析。     

系统级芯片设计研究

根据国内外电子行业及微电子IC设计行业的发展现状和军用航空电子系统的特殊性,本文提出了SOC设计构想,详细讨论了SOC设计过程。并以视频字符发生器设计为例,对航空电子进行了SOC新设计概念的探索。     

基于FMECA的测试性验证分析

随着装备元件的集成度越来越高,对装备测试性的要求越来越高。良好的测试性设计可以有效地提高产品维修性,降低全寿命周期费用。在对通用处理单元进行故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的基础上,建立了产品的测试性模型,进行了测试性验证试验,并对验证结果进行分析。     

基于多智能体的捕食者—被捕食者系统研究

以Swarm软件系统为编程平台,利用多智能体仿真思想,模拟研究了捕食者与被捕食者系统。在不改变智能体行为准则的前提下,通过改变智能体的数量和遗传特性,模拟了智能体之间在相互合作、竞争关系下系统的演化过程,体现了竞争与合作在多智能体系统中的作用。仿真结果与数学模型结论相符。     

舰船空气尾流场对直升机着舰的影响研究

舰船空气尾流场是直升机舰上起降时的主要环境条件,对直升机的操稳性能及飞行安全有很大的影响。通过某型舰模风洞试验的PIV结果,介绍了舰船空气尾流场特性,如:等速度场和截面流线图、舰船机库脱体涡等,分析了下冲气流、涡流区及开/关机库大门等对直升机着舰的影响,对保障直升机飞行安全有重要价值。     

飞机装配进度三维可视化技术研究

为了将飞机装配进度以一种直观、可视化的方式展现出来,提出用三维简化模型展示飞机装配进度的方法.首先研究了三维设计模型的简化方法;其次将生产信息与三维简化模型关联起来,建立了飞机装配进度信息模型;再次研究了在信息模型支持下的组件装配状态信息提取技术;最后通过某飞机制造企业的应用实例,验证了方法的可行性和有效性.     

先进上风格式跨声速CFD计算研究

介绍了空气动力学跨音速计算中应用广泛的几种上风格式,同时引入了JAMSON中心差分格式作为比较,针对激波分辨率,格式精度,计算效率等方面的问题对ONERAM6机翼进行了对比性计算,讨论了ROE的FDS格式,AUSM+格式和AUSMDV格式的计算性能,得出了很有意义的结论。     

基于数据库的CAPP系统研究

简述了航空产品基于数据库的CAPP的必要性,介绍这种CAPP的体系结构、数据流程和特点。论述以产品结构树为核心的用户化工艺文件信息模型、工艺文件的表达、面向产品或BOM的工艺设计方法、CAPP与PDM、MRPII之间的信息集成等关键技术。     

Access—list技术应用研究

访问表是网络防御外来安全威胁的第一关 ,它是通过允许或拒绝信息流通过路由器的接口来实现的一种机制。本文介绍了访问表的基本概念、基本原理以及具有高级安全特性的新一代访问表 ,给出了一个建立应用访问表的实例 ,最后对各种网络安全威胁给出了对策及实现方案。     

基于IETM技术的数据要求分析

比较了MIL-D-87269A和S1000D两个标准的IETM数据要求,分析出CSDB是数据库构建的有效解决方案.基于CSDB的IETM系统实现全寿命信息管理"一次生成,多次使用"的理念.     

航空电子领域虚拟化技术应用研究

随着航空电子系统承载的应用日趋复杂，飞机对机载设备的计算力和功耗比要求不断提升，这也推 动了嵌入式多核处理器的加速应用和普及。多核处理器在航空电子设备中的深入应用，随之而来的是运行的软 件复杂度急剧上升。随着商用领域嵌入式虚拟化的出现，如何将该技术更有效的应用到航空电子领域，成为必 须要研究的课题。本文结合航空电子本身的特点，概述航空电子多核处理器平台上嵌入式虚拟化的特征及应用 思路，为航空电子领域虚拟化的技术研究提供参考。