基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

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。      

基于AMSAA模型的无人直升机可靠性评估

根据某无人直升机可靠性数据,基于AMSAA模型,对该型无人直升机可靠性进行了评估,得到该无人直升机系统可靠性指标,评判该无人直升机现阶段可靠性水平增长的趋势。该方法可以为其它型号的无人直升机的可靠性评估提供借鉴。     

卫星对动能拦截器的一种规避策略

为了解决卫星对逆轨来袭动能拦截器的末段防御问题,提出了一种卫星轨道机动规避策略。首先建立了拦截器攻击区的概念,分析了攻击区的特性,具体推导了攻击区的估算方法。在此基础上,根据卫星机动对拦截器攻击区的影响,提出了卫星的轨道机动规避策略。最后,对所提出的攻击区估算方法和卫星轨道机动规避策略进行了仿真验证。仿真结果表明,在拦截器推进剂充足和滚动角稳定值已知的条件下,所提出的攻击区估算方法比较准确;卫星的轨道机动规避策略有效可行。所提出的规避策略对处于攻击区内不可逃逸圆外的卫星,可以保证其以最短的机动时间成功规避拦截器的攻击,对处于不可逃逸圆内的卫星,也可以保证其具有最大的成功规避概率。     

RGB-D SLAM综述

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后,对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析,并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。     

基于Java的CSCW框架及实现研究

通过对目前业已成熟的和正在实施的分布处理系统的对比分析，及深入探析CSCW内在机理及实现机制，本文提出了一个基于WWW的CSCW框架模型，并进一步借助当前的Java语言，构筑了一个相对简单的基于Java的CSCW实现框架JSCW（Java支持的协同工作系统），从而为进一步研究基于WWW的CSCW系统奠定了基础。     

环帆伞稳降阶段织物透气性影响数值模拟北大核心CSCD

为研究织物透气性对降落伞气动性能的影响,将织物的透气性能用Ergun公式描述,建立了含织物透气性能附加源项影响的新型流场动量控制方程,对上述方程进行了数值求解,并和无织物透气性影响的传统模型的数值结果进行了对比。数值结果表明,新型流场动量方程能够得到织物透流速度,该速度明显低于周围有孔出流速度和绕流速度。伞衣尾部存在紧贴伞衣织物的第一尾涡区和尾部中心旋涡对组成的第二尾涡区,织物透气性使第一尾涡区变长,螺旋点增多,旋涡分布更均匀对称,而第二尾涡区尺寸则变小,整个尾涡区变短变窄,提高了伞衣的稳定性。其次,织物透气性使伞衣内侧压力有所降低,外侧负压有所升高,沿伞衣径向压差系数减小,阻力系数小于非透气性伞衣,更接近空投试验结果,该模型可以提高透气性伞衣流场计算的准确性。