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《中国航空学报》2021,34(9):47-59
The aircraft system has recently gained its reputation as a reliable and efficient tool for sensing and parsing aerial scenes. However, accurate and fast semantic segmentation of high-resolution aerial images for remote sensing applications is still facing three challenges: the requirements for limited processing resources and low-latency operations based on aerial platforms, the balance between high accuracy and real-time efficiency for model performance, and the confusing objects with large intra-class variations and small inter-class differences in high-resolution aerial images. To address these issues, a lightweight and dual-path deep convolutional architecture, namely Aerial Bilateral Segmentation Network (Aerial-BiSeNet), is proposed to perform real-time segmentation on high-resolution aerial images with favorable accuracy. Specifically, inspired by the receptive field concept in human visual systems, Receptive Field Module (RFM) is proposed to encode rich multi-scale contextual information. Based on channel attention mechanism, two novel modules, called Feature Attention Module (FAM) and Channel Attention based Feature Fusion Module (CAFFM) respectively, are proposed to refine and combine features effectively to boost the model performance. Aerial-BiSeNet is evaluated on the Potsdam and Vaihingen datasets, where leading performance is reported compared with other state-of-the-art models, in terms of both accuracy and efficiency. 相似文献
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针对在传统卫星定轨方法中存在的轨道根数解算复杂 ,实时定轨精度低 ,以及系统误差校不准等问题 ,提出并详细阐述了具有约束项的自校准卡尔曼实时滤波定轨方法。该方法复杂度低、实时性强、计算量小 ,仿真结果表明该方法同时具有收敛速度快、定轨精度高的优点 ,具有很好的应用前景 相似文献
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针对传统气动弹射介质空气做功能力不足的问题,提出采用CO_2作为新型气动弹射介质。基于质量守恒和能量守恒定律建立了以CO_2为弹射介质的弹射热力模型,并使用该模型对比分析了CO_2和空气作为弹射介质对于弹射性能的影响。得到了弹射过程中高低压室内介质状态以及飞行器运动参数的动态变化过程。与空气相比,CO_2具有更大的做功能力。相同的热力状态下弹射相同质量的飞行器,使用CO_2可获得更大的出筒速度。CO_2作为弹射工质对于大质量的飞行器优势明显,在不减小出筒速度的情况下,使用CO_2可使负载质量提升50%以上,验证了CO_2作为弹射工质的可行性。 相似文献
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