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传感2与00检8测年科10技月在2世6界日无,G损E检测大会(WCNDT)1152号展台展出其在无损检测(NDT)解决方案领域最新的创新技术。本次GE展出的产品包括:(1)Phythm软件平台。Rhythm是一套集检测数据的采集、报告、检查以及存档功能于一身的软件平台。Rhythm的功能现已扩展到了超声波检测方面, 相似文献
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航空双谱段高分辨率斜视成像载荷作为重要的成像手段,具有焦距长、分辨率高等特点,由于大气层上疏下密的分层特性,光线在大气中斜视传播时,导致光谱展宽并产生色散和畸变,严重影响系统成像分辨率和目标定位精度。文章分析了斜视成像的几何特性;利用MODTRAN软件仿真分析了斜视成像时大气透过特性和光谱散射特性;通过光线追踪法定量分析了大气色散对可见光和中波红外谱段的光线弯曲和光谱色散的影响,并提出了基于多光谱ZnS楔形窗口补偿方法。结果表明,远距离斜视成像可见光近红外0.50~0.95μm透过率高,散射小;中波3.70~4.80μm散射和路径辐射效应较小,光线斜视传播时,光线弯曲角度基本一致;大气色散对可见光谱段影响较大,航高20km斜视120km时,成像分辨率由0.375m退化至4.2m,大气色散对中波红外谱段影响较小;色散补偿后,可见光谱段色散角度下降为原来的1/2,中波红外谱段不受影响,在提升可见光成像品质的同时,保持中波红外谱段色散特性不变。 相似文献
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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。 相似文献
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红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。 相似文献
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