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491.
专用测试设备校准探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
与军工产品科研生产密切相关的专用测试设备的校准,是军工产品质量保证的关键因素,越 来越受到生产研制和使用方的重视.不断完善专用测试设备的校准方法,使之更科学、更规范,是计量部门一直致力研究的问题.本文介绍了专用测试设备的特点、现状、专用测试设备现场校准及自动校准的必要性和特殊性,对专用测试设备的校准方法及不确定度评定等作了论述,并展望了专用测试设备校准的发展方向. 相似文献
492.
介绍了一种无人机电视制导过程中获得的彩色图像序列光流场检测与定位技术,旨在利用特征点相关法进行匹配,同时给出了具体的匹配策略和试验结果。 相似文献
493.
494.
结合对目标和背景的红外特性研究,阐述了在复杂背景条件下防空导弹对目标的红外成像寻的制导的组成和原理。详细分析了地面杂散背景的辐射和散射特征。综合分析了军用飞机被防空导弹攻击时的红外辐射特性。其分析结果对研究防空导弹红外成像导引头如何从复杂背景中将目标的典型特征信息提取出来并进行有效的识别具有重要的参考意义。 相似文献
495.
496.
基于机器学习的航空器进近飞行时间预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。 相似文献
497.
分析了电火花加工零件的特点,提出用特征建模解决电火花加工CAPP系统的数据输入,研究了零件模型到CAPP系统数据的转换,并开发了相应模块. 相似文献
498.
基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。 相似文献
499.
滚动轴承是航天精密伺服机构中的关键运动副,其可靠性常作为表征伺服机构寿命的重要指标。针对航天精密伺服机构的复杂载荷、极端环境与具体轴承个性问题,本文开展基于特征定量识别的航天精密伺服机构轴承动态可靠性评估方法及其应用研究。采用自适应标准多小波定量识别机构关键轴承运行状态特征,基于降半正态分布函数构建关键轴承运行状态特征与其隶属可靠度的映射关系,建立轴承运行状态信息的可靠性评估模型,为精密伺服机构轴承可靠性评估缺乏大样本数据和当下产品可靠度难以真实评价的工程难题开辟新途径。工程实例表明:该方法可以有效揭示试验台轴承外圈损伤所引起的运行可靠性降低的原因,并成功应用于评估某型航天精密伺服机构轴承运行状态。 相似文献
500.
复杂动态场景下目标检测与分割算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。 相似文献