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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下,传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题,进行了自适应增广控制(AAC)方法研究,以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上,通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制;继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响,设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益,并对其工作机理与参数设计原则进行研究;然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响;最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析,验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响,大幅度提升综合控制性能,具有理论研究意义与工程应用价值。 相似文献
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在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。 相似文献
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红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。 相似文献
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针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。 相似文献
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运载火箭在高空风区域飞行时,其自身结构载荷的约束对气动载荷提出了控制要求,为了降低高空风对运载火箭飞行的影响,减小运载火箭的气动载荷,保证其在高空区飞行的安全可靠,提出了一种简单可行的实时减载控制方法。首先,通过非线性状态观测器估计方法,获得箭体绕质心运动的角加速度信号以及捷联惯组相对质心的位置,计算出箭体绕质心运动产生的线加速度信号;其次,从运载火箭上捷联惯组测量到的视加速度信号中减去箭体绕质心运动产生的线加速度信号,消除箭体绕心运动产生的影响,进而获得箭体质心位置附近的视加速度信号,参与实时减载控制。仿真验证了该控制方法可以有效降低运载火箭的气动载荷,提高了运载火箭在高空风区域飞行的适应能力。 相似文献