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眼动跟踪技术在航空领域极具潜力,其作为关键的信息获取和人机交互手段,可用于精确的目标瞄准、飞行员状态监测,对飞行安全和作战精准意义重大。而瞳孔中心检测作为核心技术,决定了眼动追踪系统的鲁棒性和准确性,本文提出一种基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测算法,模拟人类视觉系统的多任务辅助学习特性,引入多任务模块,实现从粗到精的瞳孔中心检测,并通过试验验证了本文方法的有效性和先进性,从而提高了眼动跟踪的精度和准确性,为航空领域的各项任务和操作提供了更精确、高效和安全的手段。 相似文献
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因不受作业空间的限制,月球表层采样机具设计形式多样,为建模分析带来较大难度。为避免不同结构机具分析时重复建模,建立了一种模块化的月球表层采样力学模型。该模型将复杂的采样机具拆分成若干个基本面单元,基于朗肯土压力理论、最大抗剪强度理论和地基极限承载力理论对面单元在采样过程中的受力进行分析,组合各个面单元所受到的力获得复杂机具的力学模型。基于不同机具形式与贯入角度的模拟月壤贯入试验,对理论模型进行了试验验证,通过引入月壤密度沿深度的影响修正公式,将理论模型的误差率降低至8.2%。结果证明该力学模型和模块化理论可行,为后期月球表层采样机具的设计研发提供了参考。 相似文献