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基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。 相似文献
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多机协同多目标攻击系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了多机协同多目标攻击系统,定义了自主优先权,提出了分组决策的方案,设计了目标分配和火力分配的原则,采用神经网络实现了决策算法,并对整个决策系统进行了仿真;阐述了导弹攻击区的计算方法,用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。 相似文献
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研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值 相似文献
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基于中小发燃烧室常用的斜切孔+径向叶片式涡流器,结合滑动弧的产生位置,开展了4种方案的旋转滑动弧涡流器设计及加工,并完成了冷态放电试验及点火试验验证。放电试验结果表明:4种方案的涡流器均能在预设位置产生稳定的旋转滑动弧。三头部点火试验结果表明:方案4的点火效果最好,其最小点火油气比低于常规点火方法。方案2次之,方案3仅能在较低的参考速度下实现燃烧室的点火,方案1的点火效果最差。滑动弧当地的气流速度及油气分布对点火效果影响显著,建议滑动弧处的气流速度不超过20 m/s。 相似文献
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