一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。      

敏感器故障诊断与容错控制一体化设计

摘要： 针对卫星敏感器故障情况下的故障诊断与容错控制一体化设计问题,本文将敏感器有效性因子和控制器增益作为整体,利用区域极点配置方法设计综合输出反馈控制律,保证了良好的系统性能;再利用敏感器偏差的最优估计方法进行实时估计敏感器有效性因子,反解即可得到控制器增益,保证了控制的实时性和快速性;最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

面向网络机群系统的结构有限元并行分析

提出了基于网络机群的有限元并行分析方法,结合网络机群体系的特点,分析了这一方法所应具有的基本特点:分布式并行建模;子区域间计算任务弱相关;节点负载平衡。在自建的网络并行平台上,实现了无重叠区域分解直接算法的并行处理,并进行了算例验证。     

弱信息交互条件下的无人机集群决策方法

随着无人系统与智能技术的发展，作为无人系统的典型应用之一的无人机集群，在民用与军事领域的应用前景越来越广阔，当集群规模较大时，传统的组网通信方式会受到带宽、干扰等限制，极大影响无人机集群的协同作战效能。基于此，提出一种弱信息交互条件下的无人机集群决策模型(WIIUSM)，不依赖无人机之间的双向数据交互，仅依靠单向视觉感知的方式实现期望的集群行为。建立了弱信息交互的无人机集群模型，采用改进后的遗传算法(IGA)作为优化方法对决策模型进行优化。以区域搜索任务为例进行仿真测试，将所提方法与基于顶层规划的蛇形方法进行对比，证明了所提方法在搜索效率层面的有效性；测试了不同比例无人机失效条件下搜索效率的下降程度，与蛇形方法进行对比，证明所提方法具有一定的鲁棒性。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标，同时兼顾最大化覆盖搜索效能，提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先，基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理，为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础；其次，以最大化搜索效率为优化目标，同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价，建立了UAV搜索效能函数，在此基础上，基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型；然后，综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况，分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制；接着，借鉴分布式模型预测控制思想，设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制，在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新，进一步增强了系统鲁棒性；最后，通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明，RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性，能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时，通过回访机制驱动，有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

突防飞行与多区域搜索一体化侦察航迹规划

针对战场环境下无人机的侦察路径规划问题，首先设计突防飞行与多目标区域搜索的一体化侦察航迹规划策略。然后针对侦察任务中的突防问题，在传统快速扩展随机树(RRT)的改进算法基础上，提出一种基于改进RRT^*的无人机突防航迹规划方法，通过设计目标偏置算法解决了传统RRT算法采样点随机性大、收敛速度慢等问题。针对侦察任务中的目标搜索问题，使用改进的旋转卡壳路径规划器(RCPP)进行覆盖式航迹规划，提高了搜索覆盖率。最终通过对比仿真试验，验证了所提出算法的优越性，以及算法应用于战场侦察任务的有效性。     

利用多尺度区域权重的红外可见光图像融合

针对红外、可见光图像融合，提出了一种利用多尺度区域权重的方法，获得既具有良好视觉效果又能保留和继承特征细节的融合结果。首先，通过改变平滑滤波的参数构建多尺度分解，获得一系列具有不同细节的双波段图层；其次，基于每一图层生成区域权重图，实现双波段图层融合;最后，利用适当的系数对融合后的图层进行合成，获得最终的融合结果。通过对比实验结果的主客观评价分析，证明本文方法能够产生最佳视觉效果的融合图像，能保留和突出原始双波段图像中的细节与特征，并能获得最佳的客观评价指标。     

北斗星基增强电离层模型精度评估与分析

针对如何有效地对北斗星基增强系统(SBAS)电离层在模型精度、模型时效性等方面进行综合评估,提出了一种修正的CODE格网模型,通过增加国内陆态网监测站观测数据,提升了CODE格网模型精度。以此模型为基准,利用2020年近一个月的数据分析了北斗区域格网电离层模型和北斗SBAS电离层模型的延迟误差、改正比例的变化以及在全球的覆盖范围,并从全球不同纬度带比较了北斗基本导航和星基增强电离层模型的精度。结果表明修正的CODE模型精度符合评估要求,且与我国电离层实际变化情况更吻合,北斗区域格网电离层模型和北斗SBAS电离层模型精度相当,优于0.3m,改正比例均优于80%,但北斗SBAS电离层模型覆盖范围明显更大。     

基于条件生成对抗模型的遥感卫星影像重建技术研究

为了快速侦察未知区域的地貌信息，遥感卫星可对特定区域进行扫描以获取遥感卫星影像。当卫星经过国外未知区域时，部分卫星无法针对某特定区域进行长时间的驻留扫描，本文提出一种基于条件生成对抗网络模型（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）进行网络训练，前期将某方法获取的区域轮廓地形信息作为CGAN网络的生成网络和鉴别网络中的条件约束信息，通过网络生成器与判别器在训练过程中互相博弈产生特定的输出集，有效地实现由单张电子轮廓图像到对应卫星遥感图像的端到端的非线性映射。本文通过原真实卫星遥感图像与生成卫星遥感图像进行四种对比误差计算，平均误差、均方误差与结构相似度均高于99%，峰值信噪比高于30 dB，生成的图像与原图像之间具备高相似度，实现了在获取坐标定位轮廓信息的先验条件下，对特定区域进行遥感卫星影像内容重建技术。