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961.
航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测(IMAD)算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元(GRU-D)对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。 相似文献
962.
963.
964.
在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔(Haar)特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的顶层支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。 相似文献
965.
966.
针对目前《汽车检测技术》课程教学中存在的问题,本文从课堂形式创新、学生思维方式培养、学习渠道拓展、考核方式改革等方面进行了教学改革的研究,以提高学生的学习兴趣和动手能力。在教学实践活动中,这些改革取得了良好的效果,可为专业相关课程的教学改革提供一定的借鉴。 相似文献
967.
968.
针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。 相似文献
969.
遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。 相似文献
970.
基于CCD和超声的物体位姿检测方法及精度分析 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了用单个CCD摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.首先由CCD摄像机采集一幅图像,获取物体上目标点在图像坐标系中的理想坐标,并由此确定该点投影矢量(连接物体点和对应图像点的直线)的方向;然后控制机器人运动,使超声传感器的z轴与求得的投影矢量重合;最后用超声传感器测出投影矢量的长度,确定目标点在摄像机坐标系中的坐标.分析了影响检测精度的主要因素,具体研究了超声传感器的安装参数对检测精度的影响规律,进行了仿真分析.该方法可以有效地降低图像处理所带来的巨大数据量,避开双目视觉中的图像匹配问题,快捷、精确检测物体的位姿. 相似文献