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261.
行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层(IN)来辅助批正则化层(BN)对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。 相似文献
262.
针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。 相似文献
263.
由于轨道机动燃料消耗,科学载荷加载、分离,以及伴飞小卫星在轨释放等原因引起天宫二号空间站质心(COM)发生位移,从而影响天宫二号的动力学质心定轨精度。针对这一问题,提出了基于全球导航卫星系统(GNSS)测量数据的简化动力学质心估计方法。燃料消耗是引起天宫二号质心发生位移的主要原因,质心在本体坐标系X 轴方向位移最为显著。利用GNSS测量数据对天宫二号进行质心估计和精密定轨,在三轴对地稳定姿态下,本体坐标系X 轴方向与轨道切向重合,定轨结果对本体坐标系X 轴方向的质心位移并不敏感。但在连续偏航模式下,本体坐标系X 轴在轨道法向上有较大分量,X 轴方向的质心位移对基于GNSS测量计算的精密定轨结果有较大影响。定性和定量分析结果表明:偏航姿态模式下天宫二号本体坐标系X 轴方向质心位移估计具有可行性。天宫二号实测数据计算结果表明:与未做质心估计的定轨结果进行对比,质心估计后表征轨道动力学建模误差的经验加速度补偿水平在轨道径向、切向和法向上分别降低62%、50%和65%;载波相位后验残差标准差降低0.04 cm;精密轨道与全球激光测距数据比较精度提高0.86 cm。所提方法可以应用于大型低轨航天器在轨质心估计。 相似文献
264.
265.
基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
高动态范围(HDR)图像相比低动态范围(LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。 相似文献
266.
本文考察了三维编织方法的发展历史及应用背景,针对不同的编织方法,研究了所产生的编织复合材料基本“单胞”结构,以及不同编织参数对复合材料构件基本力学性能的影响,着重比较研究了二步法及四步法所形成构件与层合板构件的结果。采用反射光弹技术考察了编织复合材料的孔边应力集中现象,得到了有益的结果。本文针对三维立体织物的特点,研究使用了RTM成型工艺,得到了较好的编织试验件。 相似文献
267.
268.
智能材料结构的研究进展 总被引:1,自引:2,他引:1
智能材料结构是当前国内外研究的热门课题,进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门,并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构,埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构,以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。 相似文献
269.
提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案,并将这两种控制器应用于综合火力/飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案1是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本,由Back-Propagation学习算法训练神经网络,得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案2则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大,采样时依据该表构成的相平面图的特点,对采样点数进行了压缩,使所设计的神经网络的规模可以接受,其余的设计步骤与方案1基本相同。仿真结果表明,采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能 相似文献
为实现对配装于5.7 L汽油发动机的某型汽车电子节气门(ETB)系统的鲁棒控制,需先建立ETB系统的非线性逆模型以抵消动态迟滞非线性对系统控制性能的影响,针对该ETB系统非线性特性进行了研究,基于Hammerstein模型结构对ETB的动态迟滞非线性进行了建模。首先为了描述ETB特殊的迟滞非线性特性,构造了一种新的静态迟滞算子作为Hammerstein系统中的非线性子系统并推导得到了静态迟滞算子的解析逆;然后基于迟滞逆补偿策略估计出Hammerstein系统中的中间不可测变量;最后基于最小二乘估计法辨识得到Hammerstein系统中的线性子系统。建模结果与实验结果对比表明本文模型能够很好地描述ETB的动态迟滞特性。 相似文献