基金档案

[项目编号]20070112001[项目负责人]梁晓庚[依托单位]中国空空导弹研究院复杂背景下红外背景抑制与弱目标识别完成情况简介：本项目主要开展：1）利用目标的几何特性和表面材质计算其红外辐射,然后通过大气衰减和成像器模型得到目标在图像中灰度,最后与真实的红外背景叠加,获得红外弱小目标仿真图像。     

新起点 新高度

4月7日,在全国民航规划暨机场工作会上,《中国民用航空发展第十二个五年规划》发布。该规划在客观总结民航\"十一五\"发展成就和问题的基础上,围绕建设民航强国的战略构想,阐明了行业未来5年的发展思路,明确了主要目标及重点任务。     

李家祥局长出席国新办新闻发布会并答记者问

2月24日,民航局局长李家祥在国务院新闻办公室召开的新闻发布会上,介绍了民航十一五发展和十二五展望,并回答了中外记者的提问。李家祥局长说,中国民航圆满完成了十一五规划确定的主要目标和任务,概括起来有七个特点:一是安全水平显著提升;二是行业规模显著壮大;三是发展     

ERA项目帮助NASA实现绿色航空目标

ERA项目于2009年正式启动,研究对象为亚声速固定翼项目中实现N＋2代飞机目标的技术。该项目的启动预示着。美国针对2020年服役的飞机所需的相关技术研究已进入了实质性的研发阶段。     

基于系统图-AHP的质量目标管理方法研究

提出了基于系统图-AHP的质量目标分解和考核方法.首先介绍了质量目标分解中采用系统图和层次分析法的步骤;进而提出了一种定性定量相结合的基于系统图-AHP的质量目标分解和考核方法,为解决质量目标分解和考核问题提供了切实可行的手段;最后以某公司的年度质量目标分解与考核为例,通过引入目标达成率、目标权重和加权达成率等建立和考...     

进气道进口几何参数模糊优化设计

重点研究二维两波系超音速外压式两侧/侧腹进气道的进口几何参数的气动力/隐身一体化优化设计,主要考虑进气道的压缩板角、唇口斜切角、罩唇位置角、进口宽度、进口宽高比等进口几何参数所决定的一些气动力性能,如总压恢复系数,超音速溢流附加阻力系数及电磁散射机理如压缩楔板的表面散射、楔板及唇口的边缘绕射,采用基于目标满意度和约束满足度的模糊优化模型,进行了优化计算.      

考虑性能及成本的固体火箭发动机多学科设计优化

为综合考虑固体火箭发动机的燃烧室、药柱、内弹道、喷管及成本等学科影响,梳理学科间耦合关系,并建立了以总冲最大、成本最小为优化目标的固体火箭发动机多学科设计优化（MDO）模型。为降低MDO问题的计算成本,提出一种基于Kriging代理模型的多目标自适应优化方法（KRG-MAOM）。优化过程中,分别对目标与约束构建Kriging模型,并采用多目标优化算法求解,在伪Pareto解中综合考虑支配关系与分布特性选取新增样本点,引导优化快速收敛。算例结果表明,KRG-MAOM算法在全局收敛性与优化效率方面具有显著优势。最后,采用KRG-MAOM算法求解该MDO问题,得到可行的Pareto解集方案,与初始方案相比,同性能情况下成本节省约3.36%;同成本情况下性能提升约10.93%,从而验证MDO模型合理性与KRG-MAOM算法有效性。     

公开SAR图像目标数据集及其在深度学习中的应用综述

由于合成孔径雷达(SAR)图像可读性较差,所以对其进行目标检测与识别处理的难度也较大.近年来,随着深度学习(DL)方法的不断发展,许多学者将其引入SAR图像目标检测与识别研究中.该类方法以数据为驱动.其中,监督学习方法更以已标注的数据为基础.但是,SAR图像目标的标注通常是昂贵且耗时的.鉴于此,本文对已公开的SAR图像...     

公务机机翼气动外形优化研究

采用主成分分析技术对基于型函数/类函数变换（CST）参数化方法进行改进,以减少机翼的设计变量。建立了机翼的数据库,以数据库中机翼的几何参数和气动参数为训练样本,建立并训练了深度置信网络作为气动优化设计的代理模型。为了提高标准多目标粒子群算法的收敛速度和全局搜索能力,发展了基于α-stable分布函数的改进型多目标粒子群算法。将深度置信网络代理模型嵌入改进的多目标粒子群算法,开展了某通用飞机机翼的多目标气动优化设计。优化结果表明,采用主成分分析技术可大幅减少计算量。对优化所得机翼构型开展数值模拟验证,结果表明,在阻力系数不增加的条件下,优化机翼构型在多个工作状态下的升力系数显著提升。

     

基于改进YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法

无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP₅₀提高了6.4%,mAP₇₅提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46...