基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

机载红外搜索跟踪系统关键技术分析

概述了红外搜索跟踪系统的组成及主要技术特点,对红外成像系统中的红外望远光学系统、红外探测器组件等进行了分析;探讨了稳定与瞄准系统实现方案;对图像跟踪器中的跟踪算法及工程实现中采取的措施进行了论述。     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。     

不同流速比超声速混合层气动光学效应研究

针对不同流速比混合层流场气动光学效应问题,首先采用大涡模拟数值方法进行了数值仿真,其次用光线追迹方法进行了气动光学效应仿真,最后对混合层的气动光学效应进行了评价。结果表明,混合层流场涡结构与光程差极小值存在一一对应关系,并且其流速比低的混合层气动光学效应更加严重。同时,研究了不同光学参数对斯特列尔比的影响,得到了相应的规律。     

基于可观测性的序列图像自主导航观测时序规划方法

针对行星着陆自主导航中图像处理计算负担重的问题,分析了序列图像自主导航的可观测性,并提出了一种观测时序规划方法。通过可观测性分析得到了在未知环境中使状态可观测的最少观测次数,这是切换观测陆标的边界条件。在此基础上,通过优化所构建的深度估计误差模型获得最佳观测间隔时间,从而自适应地规划观测时序,减少图像处理次数。仿真结果验证了可观测性分析的正确性,以及提出的观测时序规划方法的有效性,相比每个采样时刻均观测陆标,在不明显影响导航精度的条件下减少陆标观测次数45.9%,有效降低序列图像在线处理的计算负担,大幅提升未知环境中行星着陆器基于序列图像的自主导航能力。     

激光测高仪回波分解算法

开发了一种激光测高仪回波基本信息提取算法,对回波数据进行了高斯波分解,获取了高斯波分量的个数,及每个高斯波分量的波中心位置、宽度和幅度等参数．该算法首先根据回波拐点的数目和位置确定出高斯分量的个数及每个高斯分量的波中心位置和宽度初始值,随后利用线性最小二乘法计算出每个高斯分量的幅度,最后将经过选择和标记的高斯分量针对实际回波采用Levenberg-Marquardt方法进行拟合,得到优化后的高斯波基本参数．通过这些基本参数信息,能够进一步推导出激光测高仪光斑内各个反射表面的垂直分布、起伏程度和反射率等基本信息．     

基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别

为了提高肌电机械手手势识别的精度,首先将肌电信号信息转换为图片,实现更直观、更明显的肌电信息展示,然后使用迁移学习微调Res Net50模型,构建基于肌电信号灰度图的肌电机械手手势识别模型,并使用该模型对三种手势进行识别实验。结果显示,ResNet50模型对基于肌电灰度图的手势识别率高达93%,有效减少了过拟合现象并提高了识别精度。     

射线计算机成像技术在发动机变壁厚产品检测中的试验研究

针对液体火箭发动机离心轮、涡轮静子等厚度变化大的复杂激光选区熔化成形（SLM）钢构件在常规X射线胶片照相检测（RT）时,由于胶片的宽容度低造成的检测覆盖率低,存在漏检质量隐患的问题,采用射线计算机成像技术（CR）对该类变截面厚度差在5～20 mm内的钢构件进行检测。结果表明,CR检测图像宽容度是胶片照相检测的3倍,检测覆盖率高;以离心轮线状缺陷CR检测为例,且通过CT和理化检测验证证明,CR检测具有与胶片照相检测基本一致的缺陷检测灵敏度、可靠性。