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针对无人机影像目标跟踪过程中常出现的目标方向变化、目标遮挡变化、样本多样性不足等问题,提出了一种基于形态自适应网络的无人机航空影像目标跟踪算法。首先使用基于数据驱动的方法对数据集进行扩增,添加了遮挡样本和多旋转角度样本,提高样本多样性;提出的形态自适应网络模型通过旋转不变约束改进深度置信网络,提取强表征能力的深度特征,使得模型能够自动适应目标形态变化,利用深度特征变换算法获取待检测目标的预定位区域,采用基于Q学习算法的搜索机制对目标进行自适应精准定位,使用深度森林分类器提取跟踪目标的类别信息,得到高精度的目标跟踪结果。在多个数据集上进行了对比实验,实验结果表明该算法能够达到较高的跟踪精度,可以适应目标旋转、目标遮挡等形态变化情况,具有较好的准确性和鲁棒性。 相似文献
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针对四旋翼无人机执行器常见故障,提出一种基于自适应技术和观测器的鲁棒故障检测和估计(FDE)方法。在故障检测阶段,设计非线性诊断观测器,通过解析函数推导出阈值,确保所提检测方法的鲁棒性,并对所设计的观测器和残差评估函数进行证明。在故障估计阶段,提出基于切换ρ-修正的自适应律来准确估计检测到故障的方案。该方案不仅能够同时估计系统状态和残差信号,而且能估计未知故障的特征和大小。通过线性矩阵不等式进行设计参数的计算。利用2种故障场景分别进行仿真验证,同时在4种情况下讨论所提方法的有效性。基于四旋翼无人机硬件在环实验台验证了所提方法的可行性。 相似文献
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飞控计算机子系统是飞行控制系统的计算和控制核心,影响着飞行安全。采用BIT进行故障检测和定位可以显著提高飞控系统安全性。现阶段的BIT设计研究中,系统级偏向于顶层功能要求的论述,计算设备的BIT研究偏重于通用计算机的软硬件论述,飞控系统向计算机子系统的需求传递和可追溯性不强,也缺乏基于系统工程的飞控计算机子系统BIT设计流程研究。通过对飞控计算机子系统架构的分析得出其通用的组成模块。以此为基础开展BIT设计研究,分析了BIT的分类及特点,提出了BIT设计的通用需求,设计了基于系统工程的飞控计算机子系统BIT设计流程,重点从飞控系统功能需求出发详细论述了飞控计算机子系统BIT的初始化、工作模态转换、测试项目、执行时序及与飞控系统功能高关联度的BIT项目测试的设计方法原理,分析了故障预测及健康管理的设计方法和减少虚警的措施。采用该设计流程和详细设计原理方法的飞控计算机子系统BIT设计通过了地面综合试验的验证。 相似文献
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