眼动分析技术及其在航空领域的应用进展

分析了眼动仪系统构成与原理,对几种典型眼动仪进行了性能比较。讨论了国内外眼动跟踪技术在航空领域的研究成果以及应用状况,对其应用研究特点进行了分析总结。最后,对在民用航空领域开展人为因素眼动系统研究的方法与前景进行了探讨和展望。     

民机复合材料目视检查中的眼动与疲劳检测

疲劳是导致民机复合材料结构目视检查差错的重要诱因，疲劳检测对于减少人的差错，保障飞行安全具有重要意义。对基于眼动行为的疲劳度量与检测方法进行了研究，建立了民机复合材料结构目视检查实验场景，利用Tobii眼动仪提取了正常状态和疲劳状态下的目视检查眼动数据，分析了瞳孔直径、平均注视时间、平均注视频率、平均眼跳时间、平均眼跳频率、注视热点与轨迹和扫视速度等眼动行为与疲劳的关系，进而提取了能表征疲劳的瞳孔直径、平均注视时间和扫视速度3种眼动指标，以该指标构建特征向量，利用支持向量机（SVM）方法构建了目视检查疲劳检测模型。研究发现疲劳状态下的目视检查平均注视时间更长，扫视速度更慢、瞳孔直径减小，右瞳孔减小程度更大，核函数为径向基函数和高斯函数的SVM方法对疲劳的检测效果好。研究结果表明，利用SVM方法训练由瞳孔直径、平均注视时间和扫视速度构成的眼动特征向量能有效检测目视检查中的疲劳状态。     

空中交通管制员的眼动行为与疲劳关系

在空中交通管制工作中,管制疲劳程度度量是一项需要长期研究的重要课题。实时测量管制员的疲劳程度,对航空运输系统的安全运行有重要意义。提出以眼动行为特征指标作为反映管制员疲劳程度的依据,利用faceLAB 5.0系统记录了管制员在正常状态和疲劳状态下进行管制模拟实验的眼动数据和绩效数据,分析了管制员的绩效数据与眨眼频率和瞳孔直径两种眼动指标在不同状态下的变化规律。研究发现与正常状态相比,管制员在疲劳状态下的眨眼频率增加,瞳孔直径减小。随着任务时间的增加,被试的绩效变差,眨眼频率增加,瞳孔直径减小,表明被试的工作状态从正常状态转为疲劳状态。统计分析结果说明,眨眼频率和瞳孔直径能够有效地检测管制员的疲劳状态,充分刻画不同工作时段管制员工作状态的变化,为开发实用的疲劳监测系统提供理论基础。     

在实时嵌入式环境下利用电子盘实现大容量数据记录的软件设计研究

嵌入式环境和实时操作系统目前广泛应用于航空领域。本文在介绍嵌入式系统的基础上,重点对实时多任务环境下大容量数据记录的实现方式进行了研究和利用,最后展望了电子盘实时多任务系统中记录大容量数据的前景。     

面向目标分类识别的多任务学习算法综述

多任务学习(MTL)可以在训练中联合利用多个任务的监督信号，并通过共享多个相关任务之间的有用信息来提升模型性能。本文从目标分类识别应用角度，全面梳理和分析了多任务学习的机制及其主流方法。首先，对多任务学习的定义、原理和方法进行阐述。其次，以应用较为广泛、具有代表性且具有共性特点的细粒度分类和目标重识别为例，重点介绍多任务学习机制在目标分类和识别任务应用的2类方法：基于任务层的多任务学习和基于特征层的多任务学习，并针对每种类型进一步分类分析不同的多任务学习算法的设计思想和优缺点。接着，对本文综述的各种多任务学习算法在通用数据集上开展性能对比。最后，对面向目标分类和识别任务的多任务学习方法的未来趋势进行展望。     

数字时代的跟踪仪最新测量技术与应用

作为便携式测量工具的典型代表,激光跟踪仪在航空航天、汽车等大尺寸产品生产领域一直备受青睐.激光跟踪仪系统的应用包括现场检测、测量辅助找正和装配、原型制造、航空工装检修、汽车白车身检测、逆向工程、大尺寸工件接合和装配等.激光跟踪仪的优势在于它在大范围测量应用中兼具精度、可靠性和耐用度,而首要优势还是便携性,因为,部分零件由于其巨大的重量、尺寸或长度,导致传统的三坐标测量机无法完成对零件的测量.     

面向舱外航天服的眼动交互技术研究

针对现有舱外航天服人机交互方式较为单一的问题,提出了一种利用头戴式增强现实显示技术与头戴式眼动仪相结合的眼动交互方法。使用目前已成熟的瞳孔角膜反射法实现了视线跟踪;设计了基于注视停留时间触发和长眼跳触发的眼动交互模式,实现了在增强现实显示界面的眼动人机交互。可用性评估结果表明该技术能够实现人眼注视方向的准确估计,具有对测试者侵扰程度低、眼控触发灵敏高效的优点,可有效提高航天员出舱活动任务的工作效率。     

应用卫星导航系统的高精度轨道测定

本文介绍了一种飞行基准与飞机跟踪系统样机的地面和飞行试验的结果。Ｇｕｌｌ中心与Ｏｈｉｏ大学的航空电子技术中心一起应用这种系统进行了两次飞行评估，Ｇｕｌｌ中心设计的这种系统就是应用全球定位系统建立飞机驶近机场和着陆时的飞行轨迹。     

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。     

航空透明件缺陷与结构参数的超声检测方法

航空透明件的质量对于飞行安全有重要影响。其特殊的材料性质、缺陷的复杂多样性以及需现场检测的特点，对其检测原理、方法及系统等提出了特殊要求。本文针对航空透明件中的常见缺陷模式及结构特点，结合所开发的计算机化专用外场检测系统，给出了利用超声波检测航空透明件缺陷及结构参数的原理和方法。典型实验证明了这些方法简单可靠，能够满足航空透明件在制造和维护过程中的检测要求。     

基于Vxworks的航空传感器数据采集系统设计分析

航空领域中数据采集系统设备有着信号种类多、数据信息量大、实时传输性强等特点,针对以上特点,数据采集系统必须满足数据采集的并发性、数据分析的正确性、数据传输的可靠性和数据处理的实时性等条件。因此采用Vxworks作为传感器处理系统,利用其多任务并发的特性进行数据采集和数据处理,并与目标机系统协同工作,共同完成数据应用。     

视线跟踪系统中的分级瞳孔定位算法

 基于视线跟踪的人机交互技术具有便捷性和快速性,可实现视线与计算机交互的目的。基于头戴式头盔视线跟踪系统,提出了一种分级瞳孔定位方法。为消除各种干扰因素对瞳孔定位的影响,首先利用图像二值化方法获取瞳孔区域,并进行最小外接椭圆的计算,然后利用瞳孔区域与最小外接椭圆的交叠区域与瞳孔区域的面积比值,判断是否为完整瞳孔。如果是不完整的瞳孔,则利用粒子群优化(PSO)算法和椭圆周差分算子在图像中搜寻最优椭圆位置,将其作为最终的瞳孔轮廓。基于视线跟踪系统的实验结果表明,该方法兼顾了速度和精度,是实现复杂环境下瞳孔定位的一个有效策略。     

系统形式化分析在AILS研发中的应用

系统形式化分析（system formal analysis）是近些年在航空系统研发中所应用的一种安全评价方法。原理是运用数学建模，对研发航空软件系统所有假设条件下的输入集元素的有效性及系统算法逻辑性进行验证，其本质是假设合理性及算法正确性的数学检验，可弥补传统的模拟、试飞等安全评价手段的局限性，并将逐步成为未来航空系统研发中安全评价的重要步骤和手段。介绍了系统形式化分析在机载横向间隔信息系统（AILS）研发中的安全评价应用，通过假设检验、建模验证AILS告警算法等，给出了该系统的安全性论断并提出了相关建议。     

基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型

为有效评定航空发动机转子叶片的检查更换周期，防止叶片过度使用危及飞行安全，将叶片在不同使用阶段的装机工作时间，及典型部位的表面残余应力，作为表征叶片剩余寿命的状态参数，提出了叶片剩余寿命模型的表达形式。以现役航空发动机部分转子叶片为对象，跟踪获得叶片工作历程中，不同阶段的状态参数以及叶片到寿失效信息，采用支持向量机算法和滚动优化方式，建立了叶片剩余寿命状态参数辨识模型。应用结果表明，模型准确性随着时间增长和可用样本数量增加而逐渐提高，预期应用价值明显。     

基于非精确计算的空间探测相控阵雷达任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统，提出了一种新的基于非精确计算模型的观测任务规划算法。首先，建立了目标观测的实时任务模型，并分析了观测任务所占用传感器的资源；其次，基于非精确计算模型，提出一种多任务并行的实时容错调度算法来解决观测任务规划问题，该算法综合考虑相控阵雷达的搜索任务与跟踪任务，来进行系统资源的分配。对于跟踪任务，算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况，以此来确定雷达对该目标的观测时间段；最后给出了算法的评估方法。利用2886个低轨空间目标进行仿真验证，结果表明，基于非精确计算模型的任务规划算法，可显著提高系统调度成功率以及时间资源利用率．比传统方法更稳健。     

基于CenterNet 的航空遥感图像目标检测

为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free 的目标检测算法CenterNet 应用到检测中，同时 使用Resnet50 主干网络，并引入CIoU 损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD 与DIOR 数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空 目标检测方面的可行性与准确性。     

嵌入式实时控制多任务软件的测试设计与实现

软件测试是软件工程中主要的研究领域之一，尤其是实时控制多任务软件的测试，尚无成熟而通用的工具。本文工作以机载航空电子通信与控制管理软件为背景和应用对象，探讨了嵌入式实时控制多任务软件的测试方法和实现技术；根据被测软件的特点，采用了路径遍历，对输入多数集按合法、边界、非法划分等价类的原则构造测试用例，设计了二度式测试用例生成程序、嵌入式测试驱动与记录程序等工具，使本文具有明显的特色，并对同类应用软件的测试工作，具有一定的参考价值     

一种融合的长时单目标跟踪策略

本文提出一种融合的长时单目标跟踪策略，融合基于深度学习的目标检测算法和基于相关滤波的单目标跟踪算法，形成两种跟踪模式，根据多种判断策略控制跟踪模式切换，能够在保证跟踪鲁棒性的情况下大幅度提高跟踪实时性。将该跟踪策略用在自制数据集ATP-UAV上，取得了较好的跟踪效果。     

室内空间测量定位系统在飞机制造装配中的应用*

在测量原理及系统架构的基础上,介绍了该系统在飞机制造装配中的应用,并结合航空制造装配中零组件数量多,尺寸各异、形状复杂的特点,提出将该系统作为全局控制网,配合终端精测的方法实现高效率、高精度、低成本的数字化精确装配.室内空间测量定位系统作为一种新型的数字化测量系统,在航空制造领域具有重要的应用前景.     

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。