基于全局—局部特征联合的光学卫星遥感图像舰船目标细粒度识别

针对光学遥感图像舰船目标类间差异小,需要丰富舰船目标的特征表示能力提高其细粒度识别准确率的问题,文章提出了一种基于全局—局部特征联合的舰船目标细粒度识别方法,设计了双分支特征提取与融合模型.首先,全局特征提取分支通过卷积神经网络提取图像的全局特征;其次,局部特征增强分支将浅层特征图打乱并重构,加入对抗性损失函数,训练网...     

基于平面图形的典型浮标规划算法

针对海上应召反潜、检查反潜等常规任务场景以及新型浮标的使用,本文提出了基于折线阵、多直线阵和方形覆盖阵共三种平面图形的典型浮标规划算法,通过优化设置参数和改进规划阵形生成不同的浮标布阵方案。仿真表明该三种图形种类丰富,广泛适用于目标搜索阶段,满足应召反潜、检查反潜等常规反潜任务场景的使用需求,相比于传统规划阵形,具有更高的目标搜索概率。     

自适应轻质化运载器电气系统设计

以电气系统最小化为设计原则,对运载器电气系统设计模型、系统架构及轻质化、产品布局与结构一体化、多运载器自识别、通信站点RT地址自配置、不同运载器飞行参数自匹配等关键技术开展研究,提出了一种自适应轻质化运载器电气系统方案并工程实现。通过6套运载器应用验证试验,本运载器系统减重效果明显,电气系统架构及关键技术、功能性能指标满足应用需求,提升了多运载器系统的可扩展性与使用灵活性,为后续智能运载器及运载器间协同控制等技术的深入研究奠定了基础。     

面向空管模拟机培训的智能应答机长研究

针对当前日益增长的空中交通管制员(以下简称“管制员”)培训需求以及传统管制员培训模拟机面临的效率低等问题,设计了 1个面向空管模拟机培训的智能应答机长系统。该系统利用语音识别、指令提取、指令复诵、语音合成等技术,能够实现对管制模拟培训过程中管制员语音的智能识别和理解,并模拟飞行员自动输出复诵指令的功能。通过对真实空管对话语音模式的研究和分析,制定了 1套详细的复诵规则,以适应不同场景下的管制指令复诵模式。此外,集成了特情处理模块以支持管制员特情处理培训。在真实管制培训环境下进行实验验证,结果表明,所提出的智能应答机长系统综合复诵准确率为 88.6%,可以有效提升管制员培训质量和效率,显著降低了人力成本。并且,该系统可以作为子系统集成到现有的管制员培训模拟机系统中,具有较强的便捷性和兼容性。     

基于表面压力信息的空间流向涡识别方法

旋涡与表面的相互作用广泛存在于各类飞行器的绕流中，旋涡影响飞行器表面的压力分布，引起其气动特性的改变。而表面压力分布同样反映飞行器绕流中复杂涡系的空间流动特征，结合迎角、侧滑角等来流参数，可以判断飞行器受力状态和运动趋势。以平面点涡和“镜像涡”理论为基础，建立基于表面展向压力分布曲线的空间涡识别方法。根据截面展向压力分布曲线是否存在因主涡诱导下洗气流产生的正压区，定义流向旋涡的近物面流动和远物面流动；根据二次涡相对于主涡的位置，定义压力分布曲线的“近二次涡侧”和“远二次涡侧”。利用展向压力分布曲线“远二次涡侧”的1/4峰值、峰值及其展向位置，识别流向旋涡空间位置特征和强度特征。搭建涡-面相互作用试验平台，比较空间流场测量结果和表面压力信息识别结果，验证该方法有效性。研究结果表明：通过表面压力分布曲线可以辨识流向旋涡的空间位置和强度特征，空间流场测量与基于表面压力信息的旋涡识别结果的关联性分析验证了该方法的有效性。为重构飞行器周围旋涡流动结构，以及实现飞行器气动力的预测奠定了重要的技术基础。     

基于OpenCV的车辆牌照的识别

本文提出基于OpenCV的车辆牌照识别的方法,通过灰度处理、高斯模糊、Soble滤波、自适应二值化、形态学操作、轮廓提取,判断轮廓灯一系列步骤,最终能够将牌照的轮廓明确显示出来。     

Liutex-涡定义和第三代涡识别方法

本文回顾了涡定义和涡识别方法的发展历史,着重介绍了作者UTA(University of Texas at Arlington)团队及其合作者在涡科学和湍流研究的一些最新学术创新成果。UTA团队发现了可以定量描述流体刚性转动部分的物理量——Liutex向量,其主要思想是把流体刚性转动从流体运动中提取出来,进而用Liutex来定义和识别涡结构,并已在广泛应用中证明了其作为涡识别方法的优越性。基于Liutex向量可以进一步研究涡量分解、速度梯度张量分解、流体运动分解、湍流结构、湍流生成机理以及旋涡的科学识别,为流体运动学的发展开辟了广阔的研究空间。区别于第一代涡识别方法和第二代涡识别方法,Liutex是一个向量,其方向代表当地转轴,大小代表当地流体刚性旋转角速度的二倍。本文详细介绍了基于Liutex向量的第三代涡的定义和识别方法,包括Liutex等值面、Liutex-Omega等值面、Liutex向量线、Liutex涡核线、以及最新发现的中低雷诺数湍流边界层中的Liutex-5/3幂次相似律,其发现很大程度上扩大了传统湍流能谱幂次律的适用范围,对建立湍流模型具有重要意义。     

基于联合正则化策略的人脸表情识别方法

针对目前人脸表情识别大多采用基于深度学习的端到端特征提取及分类方法的现象，提出了一种新的深度模型优化方法。基于ResNet18残差网络架构和正则化思想，提出了联合正则化策略，即将过滤器响应正则化和批量正则化、实例正则化和组正则化、组正则化和批量正则化分别嵌入网络之中，平衡和改善特征数据分布，弥补单一正则化的缺点，提升模型性能。在2个公开数据集FER2013和CK+进行了验证和测试，最高准确率分别达到了73.558%和94.9%，实验结果表明，联合正则化策略提高了基础网络的性能，其表现优于诸多当前较新的人脸表情识别方法。