基于星载可见光相机的空间碎片探测

空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。     

基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪（PIV）,测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。      

一种基于张氏标定法的单目相机改进标定算法

单目视觉在地面机器人等无人导航系统中的应用越来越广泛,而相机参数的标定是利用视觉进行导航的基础性工作。标定结果的好坏,直接影响导航性能和定位精度。主要考虑单目相机的径向畸变,基于张正友平面标定法,通过利用Matlab进行图像预处理、利用OpenCV进行Harris角点检测和亚像素精确化等方法在角点提取精度等方面进行了改进,通过重投影法对标定结果进行了评估,并将其与Matlab相机标定工具箱Toolbox_calib所得结果进行了比较。实验结果表明,改进的标定算法标定结果精度更高,并且对多个摄像头传感器均有效,适用性强。     

基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

新概念机翼尾流特性实验

大型飞机常采用开启襟翼以增大机翼升力系数,实现较大迎角的起飞和降落,而机翼在大迎角状态下,翼尖会产生能量集中且自由消散时间长的飞机尾涡,严重影响后续起降飞机的安全。基于Rayleigh-Ludwieg不稳定性,提出一种新概念飞机襟翼布局,通过水槽实验发现:新概念布局的襟翼对翼尖涡的消散具有明显的促进作用,不同参数组合下襟翼涡对翼尖涡的运动特性和能量变化的影响均有不同。实验结果也为飞机尾流控制的研究提供了参考,在满足飞行力学设计的基础上,合理运用增升装置构建四涡系统可以有效促进飞机尾流的消散,提高机场飞机起降效率。     

基于FCM聚类的示温漆图像分割算法

根据示温漆(TIP)图像特征及相关实验结果,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的示温漆图像分割算法。该算法以FCM聚类算法为核心,应用双边滤波器平滑图像,提高图像分割质量。通过颜色空间转换,提高图像聚类的迭代效率。实验表明:该算法增强了示温漆温度判读需要的特征信息,可以提取人眼无法识别的等温线,同时消除了等温线崎岖等现象,测温误差为±10℃。算法应用效果良好,满足工程要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

火焰图像技术在航空发动机燃烧室点/熄火试验中的应用

针对热电偶温升法在燃烧室部件点/熄火试验中存在的阻塞气流、响应速度慢等缺点,开展了基于火焰图像的燃烧室点/熄火判断技术研究。该技术通过火焰观测系统实时获取点/熄火试验时的火焰图像以判定燃烧室燃烧状况,进而获得燃烧室点/熄火特性,弥补了现有燃烧室点/熄火试验测试技术的缺陷。此外,该项技术还可推广应用于航空发动机整机试验及其他相关领域试验,对准确判断燃烧室点/熄火状况具有较大的参考价值。     

基于压缩感知的高频响流场重构方法及其应用

粒子图像测速（PIV）方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制（一般在15 Hz以下）,难以完成高频响测量。压缩感知（CS）能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样（sub-Nyquist）PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解（POD）的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。