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251.
针对航天器热平衡试验时采用固定式红外加热笼无法模拟超低热流的问题,文章研制了一种可在真空低温环境下长时间连续可靠运行的大面阵外热流动态模拟系统。该系统能够在不打开真空容器的情况下,通过动态调整红外加热笼与航天器表面之间的相对位置,同时实现航天器表面的高热流和超低热流模拟,高、低热流模拟的转换时间最短仅需3 min,所模拟的最低热流不大于20 W/m2。将该系统应用于某航天器热平衡试验,能够在低温工况有效降低航天器表面接收的外热流,使航天器表面温度和该表面上的单机温度降低3.5~10℃。 相似文献
252.
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
253.
254.
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
255.
256.
257.
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
258.
259.
260.
随着高分辨率成像卫星的发展,望远镜镜头的质量和成本快速增加,将超出运载能力最大的火箭的运载能力。传统玻璃镜而很快将达到技术瓶颈。美国国防部高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency,DARPA)正在开展的“薄膜型光学实时成像仪”(MembraneOpticImagerReal—TimeExploitation,MOIRE)项目,采用了基于菲涅尔透镜的衍射光学系统,而非传统光学系统采用的玻璃镜面或者透镜。 相似文献