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861.
视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是复杂环境下影响跟踪性能的重要因素。提出一种深度稀疏神经网络模型,在提取更加本质抽象特征的同时,避免了复杂费时的模型预训练过程。对单一正样本进行数据扩充,解决了在线跟踪时正负样本不平衡的问题,提高了模型稳定性。利用密集采样搜索算法,生成局部置信图,克服了采样粒子漂移现象。为进一步提高模型的鲁棒性,还分别提出了相应的模型参数更新和搜索区域更新策略。大量实验结果表明:与当前主流跟踪算法相比,该算法对于复杂环境下的跟踪问题具有良好的鲁棒性,有效地抑制了跟踪漂移,且具有较快的跟踪速率。 相似文献
862.
为评价航天器结构中碳纤维增强树脂基(CFRP)复合材料管件的使用可靠性,开展了三点弯曲加载条件下CFRP管件弯曲性能和蠕变行为试验研究。进行了管件弯曲模量和弯曲强度测试、500 h时长的恒温蠕变测试以及–60℃~100℃和–160℃~80℃两种高低温循环蠕变测试,获得了典型温度工况、不同应力水平作用下管件弯曲蠕变变形规律。根据测试结果,确定了基于时间–温度–应力等效原理的管件蠕变主曲线以及唯象蠕变Findley模型,预测分析了管件长期蠕变变形;采用最大应变强度准则,对该CFRP管件的强度特性和安全承载能力进行了评价。结果表明,该CFRP管件在设计服役期限内能够满足蠕变变形与强度要求。 相似文献