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591.
针对月球轨道自主交会对接制导、导航与控制(GNC)系统任务特点,设计一种基于人机协同框架的月球轨道自主交会对接过程辅助预报系统.该系统包括利用机器学习方法构建交会对接安全性规则知识库和安全性辅助预报两个部分.首先,在地面半物理仿真试验环境中,对导航监视相机拍摄的图像进行特征提取和匹配,利用图像特征与交会对接偏差组成训练样本对,用决策树方法构建安全性规则知识库.然后,利用安全性规则知识库,根据交会对接飞行过程中监视相机拍摄的当前状态的图像预报交会对接后续过程的安全性,给出成功的概率.通过地面半物理实验表明,该系统能够提升飞行控制过程中的智能化水平,有效协助地面飞行控制人员进行数据监视与任务决策. 相似文献
592.
视频缩略图作为视频内容最直观的表现形式,在视频共享网站中发挥很重要的作用,是吸引用户是否会点击观看该视频的关键要素之一。一句与视频内容相关的描述性语句,再搭配一幅与语句内容相关的视频缩略图,往往对用户更有吸引力,因此提出一种深度视觉语义嵌入模型来构建完整的视频缩略图推荐框架。该模型首先使用卷积神经网络(CNN)来提取视频关键帧的视觉特征,并使用循环神经网络(RNN)来提取描述语句的语义特征,再将视觉特征与语义特征嵌入到维度相同的视觉语义潜在空间;然后通过比较视觉特征与语义特征之间的相关性来推荐与特定的描述语句内容密切相关的视频关键帧作为视频缩略图推荐结果。在不同类型的网络视频数据上的实验表明,所提方法能够有效地从网络视频中推荐出与给定描述性语句内容较相关的视频缩略图序列,提升视频的用户浏览体验。 相似文献
593.
594.
针对飞航导弹惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)单独使用时存在位置和速度估计误差发散的问题,在不需要弹目距离信息的情况下,提出了一种基于对航路上单个已知地标连续、被动观测的INS误差修正方法.根据导弹与地标间的相对运动关系,采用虚拟视线交会的方法,将问题转化为多虚拟地标协同定位导弹问题.在此基础上,利用最小二乘思想,实现了导弹位置的有偏估计.以估计得到的有偏位置信息和基于大气系统得到的INS速度误差大小作为观测量,应用考虑系统误差估计补偿的卡尔曼滤波,实现了导弹位置和速度的无偏估计.仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献
595.
针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。 相似文献
596.
597.
基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对在智能车中车载单目视觉系统已经检测到路面障碍物的情况下,计算障碍物相对于本车的距离问题,提出了一种仅利用单幅标靶图像且无需相机内部参数的图像深度信息提取方法.该方法利用一种放置于相机前方的立式标靶,建立图像纵坐标像素与实际成像角度之间的映射关系,结合投影几何模型实现实时深度信息的提取.依据立式标靶图像的特点,设计了包括标靶图像感兴趣区设置、模板匹配、候选点聚类、筛选及精确定位等处理的亚像素级角点检测及定位算法.实验结果显示,该方法具有较高的测量精度及实时性.相对于在路面摆放参照物的方法,该方法无需大标定场地且规避了数据拟合引起的误差.同时该方法标定只需一幅图像,过程简单,便于实际应用. 相似文献
598.
为提高视觉测量子系统抗杂光干扰能力,保证测量精度、稳定性和可靠性,通常需要采用半导体激光二极管组成的照明光源对测量区域进行照明.提出一种半导体激光二极管恒流源电路设计,并实现了激光二极管开关延时软启动、恒流驱动、过流保护等功能.实测数据表明,恒流源电路具有高稳定、高可靠和高精度的特点. 相似文献
599.
在不加深网络的前提下,为提高孪生网络的特征表达能力,提出基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法。利用卷积和上采样运算设计了语义嵌入模块,有效融合了深层特征和浅层特征,达到了优化浅层特征的目的,且该模块可以针对任意网络进行灵活的设计与部署。在孪生网络框架下,对AlexNet骨干网络不同层之间添加2个语义嵌入模块。在离线训练阶段进行循环优化,使深层语义信息逐渐转移到较浅的特征层,在跟踪阶段,舍弃语义嵌入模块,仍采用原始的网络结构。实验结果表明:相比于SiamFC,所提算法在OTB2015数据集上精度提高了0.102,成功率提高了0.054。 相似文献
600.
基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究 总被引:5,自引:0,他引:5
视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理,而不是对整个特体的图像进行处理,这样可以减少图像处理的区域,提高伺服系统实时性,为了达到这一目标,文中利用推导出的方程作为约束条件,建立约束卡尔曼滤波器,该滤波器在系统中作为预测器使用,利用它跟踪的特征点下一位置进行预测,与普通卡尔曼滤波器相比,这一预测精度有了很大的提高,这样就可以缩小图像处理的窗口,文中还利用视觉雅可比映射矩阵,求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程,利用这一方程可以控制机器人的运动,完成特征点的跟踪,从仿真结果来看,使用这些方法减小了图像处理的区域,提高了图像处理的速度和系统的实时性。 相似文献