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1.
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。   相似文献   
2.
为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置,提出一种在改进版圆形扩张(CSE+)法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制,在障碍分布密集时选择最安全的路径,在障碍物分布稀松的环境中,利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外,还引入了搜索树,可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能,在障碍物分布稀松时效果更加明显,且可实现死角检测并能通过狭长通道。   相似文献   
3.
车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用,其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标,基于复杂网络理论,应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型,详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系;通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱,基于节点介数的蓄意攻击效能最强;节点密度、信号辐射半径越小,VANET连通性越差,网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。   相似文献   
4.
客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.  相似文献   
5.
6.
7.
针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数(WNN)对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都高于当前同类去模糊方法。   相似文献   
8.
PW1100发动机全球机队已发生数起低压涡轮3级叶片断裂事件,其中约28%发生空中停车。最主要的原因是涡轮中介机匣后外侧活塞环搭接部分在振动、气压环境下磨损、断裂,脱落后打伤低压涡轮3级叶片。本文分析了活塞环磨损、断裂、脱落后打伤低压涡轮3级叶片的整个过程,提出在翼监控方法,以供业内参考。  相似文献   
9.
鉴于风洞中测评飞行器控制性能更加真实的特点,研究了一种基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法。首先,明确评估对象,即基于风洞可评估的导弹姿态控制性能及其指标;其次,提出一种基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法,包括试验方法、数据处理方法与性能评定方法,通过试验方法可以获取到性能评估所需的原始试验数据,通过数据处理方法可将试验原始数据转换为性能评定所需的性能指标参量,通过性能评定方法可以对导弹姿态控制性能的优异进行界定。最后,以某高超声速导弹为例,基于其数学仿真模型,对该评估方法进行仿真验证,初步论证该评估方法的可行性。  相似文献   
10.
对高强度辐射场(HIRF)环境特点与干扰类型进行分析,采用理论计算、计算机仿真技术(CST)的仿真分析及实测等方法分别对某型飞机航空电子系统综合显示单元的外部强电磁辐射场孔缝耦合、场线耦合及芯片前端电路影响关键芯片的相关规律进行了研究,给出了相关设计建议。结果表明,可通过分析孔缝、场线耦合获得进入关键芯片前端电路的电磁干扰能量,再结合关键芯片前端电路网络对干扰的插入损耗分析,获得关键芯片在外部强场激励下的感应电压。  相似文献   
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