基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

基于学习的空间机器人在轨服务操作技术

发展具备全自主操作能力的在轨服务航天器是未来航天领域的重要方向,而赋予航天器自主学习能力是实现自主化操作的重要手段.本文首先对近年来国外在轨服务操作的重要研究计划和关键技术进行了分析,并系统论述了基于学习的机器人操作技术的主要理论和方法.然后,结合未来在轨服务的需求,对我们在此领域的初步研究成果“基于学习的在轨燃料补加控制系统”进行了介绍.最后,结合航天领域的特点,分析了基于学习的空间机器人在轨服务技术所面临的挑战和未来的发展方向.     

一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法

随着智能控制技术的不断成熟,无人机给军事领域带来快速发展的同时也带来了威胁.因此针对空中飞行的无人机进行实时检测的任务需求,设计了一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法.首先,搭建基于Gabor滤波器的深度神经网络,输入的图片经过该网络进行网格化划分,用以特征提取;然后,针对每个格子的特征利用回归算法计算其中物体的位置信息,并利用分类算法计算物体的类别信息,对以上得到的回归和分类结果进行筛选、融合得到最终的检测结果;最后,采集空中飞行的无人机真实数据构建数据集,在此基础上进行网络模型训练和算法验证.     

基于射频的导航卫星星间链路信息传输与仿真研究

星间链路是导航卫星实现精密定轨和自主导航的关键技术之一。导航卫星通过星间链路完成伪距测量和数据交换,维持系统稳定运行的时空基准,保证系统持续提供精准导航服务。根据全球导航卫星系统的建设情况和发展趋势,首先介绍星间观测和信息传输频段,并从天线特征、多址控制方式和网络拓扑结构等角度分析了射频链路的工作体制。最后,针对实际导航卫星星座,应用OPNET平台建立导航信息传输仿真模型,通过分析信息传输效率,验证了基于射频链路导航信息传输的可行性和有效性,对全球导航卫星系统的星间链路研究具有一定的参考价值。     

无人驾驶矿用运输车辆感知及控制方法

针对当前矿区生产作业效率低下、安全事故频发等问题,提出了一种矿用运输车辆无人驾驶感知及控制方法。感知部分,设计出基于激光雷达和毫米波雷达融合的多目标识别架构,在数据关联的基础上,应用基于卡尔曼滤波的联合概率数据关联（JPDA）算法实现矿区环境下多目标识别;控制部分,采用路径预瞄-跟踪的方式,将横向控制与纵向控制进行解耦,并通过反馈机制实时进行偏差修正,实现无人驾驶矿用运输车辆精准的横向与纵向控制。此外,搭建了矿车无人驾驶系统平台,在矿区不同场景下对上述感知及控制方法进行了测试。实验结果表明,感知算法能够实现道路可行驶区域的精确检测,并可识别出多种障碍物类型,控制算法在上下坡等场景下可实现无人驾驶矿用运输车辆纵向速度和横向位置的精准控制,满足实际应用需求。      

一种复杂场景下的人眼检测算法

针对复杂场景下的人眼检测问题,间接方法和直接方法具有一定的局限性。提出了一种不依赖人脸检测的直接型人眼检测算法,以解决复杂场景下多尺度尤其是小尺度人眼检测问题。算法通过减少下采样因子并加入扩张残差单元以提升小尺度人眼检测能力,且对多尺度特征相互拼接以保证多尺度人眼检测的精度。同时,算法借助于压缩特征输出通道降低了模型复杂度,使人眼检测效率得以提升。实验结果表明:所提模型可以在小尺度下有效地进行左右眼区分,并在红外数据上表现良好。经在DIF数据集上进行训练与测试,所提模型在较小尺度下人眼检测精度达到82.59%,检测效率达到30.5 fps。      

基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核

传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员,费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先,使用目标检测Faster R-CNN模型检测厂站接线图中的电器元件,并达到92%的检测准确率,同时使用端到端的文字检测识别模型识别厂站接线图中的文字信息,并达到94.2%的文字检测准确率和92%的文字识别准确率;然后,使用数字图像处理技术进行厂站接线图连接线、拓扑关系识别;最后,使用改进的VF2算法进行厂站一次接线图和人工维护的厂站一次接线图拓扑关系匹配校核,将拓扑数据抽象为无向图,通过轮廓序号得到元件的相对位置信息,根据改进的VF2算法得到2张图的匹配率,并通过匹配率与设定好的阈值来帮助核验,相比于节点遍历的匹配方法,核验准确率提高了37.5%。基于某供电公司提供的部分变电站的厂站一次接线图标注了接线图电器元件,贡献了一个小型接线图数据集。      

基于结构化特征的遥感影像道路智能提取方法

遥感影像道路提取是空基平台对地智能理解的重要内容.利用道路网络特有的结构特点,从道路网络结构相似性损失函数和结构化特征算子两个方面,提出了一种结构化特征表示的道路提取方法.首先,针对遥感图像中道路目标占比较小的特点,设计了深度较浅、分辨率较高的编解码网络结构;其次,引入道路网络的结构相似性(SSIM)损失,并提出一种道...     

基于分布式深度学习的多星计算卸载策略

在边缘计算增强的低轨卫星网络场景下,低轨卫星集群协同处理地面任务能有效降低用户响应时延。对卫星集群的联合卸载决策和资源分配优化问题进行研究,将其描述为一个混合整数规划问题,并采用了一种基于分布式深度学习算法的卫星边缘计算卸载算法（deep learning based offloading algorithm,DLOA）。该算法使用多个并行DNN用于生成卸载决策并采用经验回放存储新生成的卸载决策,当采用隐藏层结构不同的DNN,收敛速度比同构DNN提升18%,收敛值与最优值的比值基本为1,可以认为已收敛至最优。此外,探讨了DNN的数量对所使用的算法的影响,仿真结果表明采用少量DNN就可以获得近优的收敛效果。通过对不同任务规模下采用不同算法的任务完成率进行研究,结果表明DLOA算法可通过采用异构DNN和优化资源分配方案显著提升完成率,其较单星运算方案任务完成率提升1倍,较二进制粒子群算法方案提升20%。     

MANDATE标准在飞机制造过程信息集成中的应用分析

针对长期困扰我国航空制造业的设计向制造信息传递中数据的完整性问题、生产过程中资源数据表达和使用的一致性问题,以及与时间相关的生产过程中物料状态的描述问题等,分析了MANDATE标准中的资源信息概念模型和流程监控与制造数据交换模型,给出了符合MANDATE标准的制造过程信息集成思路和方法,并提出了系统开发建议。