叶片电解加工阴极设计CAD/CAE/CAM专家系统

为了解决航空发动机叶片电解加工工具阴极设计自动化程度较低的难题,在电解加工基本原理的基础上,开发了专用的叶片电解加工计算机辅助阴极设计制造专家系统,主要介绍了该专家系统的基本结构、模块化组成和工作原理,并重点探讨了基于间隙内实际电场分布的叶片电解加工有限元阴极设计方法,最后通过一组工艺试验验证了该专家系统所设计阴极的加工精度.试验结果表明开发的阴极设计专家系统有较高的设计精度和良好的工作稳定性.      

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

基于GRNN算法的飞机用电设备非侵入式负荷监测方法

随着飞机的多电化和全电化,机上电气检测及其负荷管理至关重要,然而飞机上为诊断所设置的传感器数量要求越少越好,非侵入式负荷监测（NILM）方法无需分散进入负荷内部,仅检测汇流条级别电力参数可完成负荷识别。选择稳态电流谐波参数为负荷印记,采集某型飞机交流主汇流条上用电设备真实电流波形,提取1~19次谐波含量建立特征库,用广义回归神经网络（GRNN）算法辨识负荷类别,设置适当样本数和扩展速度以有效提高识别准确度。实验表明：GRNN算法较之BP神经网络算法和SVM算法识别准确度更高,计算速度更适于飞机电气系统负荷监测和管理。将非侵入式负荷监测方法引入飞机供电系统分析,将为飞机电气管理、故障诊断和预测等进一步研究提供有效参考。     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.三种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

视轴晃动引起的空间遥感系统成像质量退化计算机仿真研究

视轴(LOS)晃动是引起空间遥感系统成像质量退化的主要因素之一.本文分析了几种典型的LOS晃动效应,对它们的光学传递函数(OTF)解析模型进行了讨论.简要叙述了基于数字图像的计算机数字仿真方法,给出了包含不同参数条件像移和机械振动效应的仿真图像,并参照美国国家图像解译评定等级(NIIRS)对像质损失进行了定量计算.仿真结果表明,计算机仿真对于预测和评定LOS晃动引起的空间遥感系统成像质量退化是一种直观、有效的方法,在系统有效载荷设计阶段有助于合理地控制和选取技术参数.     

无人直升机自主着舰的计算机视觉算法

通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的计算机视觉系统及相关计算机视觉技术.从工程实践的角度研究了计算机视觉技术在无人直升机自主着舰过程中的应用,并提出了可靠实用的一系列算法.通过精心设计,整套算法达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求,为工程样机的研制做好了理论上的准备.     

卫星测控信号的调制类型自动识别算法

研究了应用于卫星测控信号的自动调制识剐算法，提出了FM和PM测控信号识剐的两种算法，分析并仿真验证了载频偏移对正确识别率的影响，研究了载频偏移估计算法对消除载频偏移影响的效果。计算机仿真实验表明：在基于瞬时相位标准偏差σdp为关键特征的算法中，采用最小二乘原理估计频偏可以有效地消除载频偏移和部分噪声的影响；基于瞬时折叠相位偏差σ1Wp的算法在载频偏移为100Hz，信噪比高于-6dB时，其识别率可达100％。     

基于改进FaceNet的飞行器结构裂纹识别方法

基于计算机视觉的裂纹自动识别算法在飞机全尺寸疲劳试验中具有较好的工程应用前景。但由于飞机结构构型多样、疲劳试验环境复杂,直接应用现有的目标检测算法会存在较高的误判率。因此,提出一种基于关键部位状态对比的裂纹识别方法,以人脸识别模型FaceNet为基础,利用对比机制消除结构表面纹理、划痕等干扰因素的影响,并通过对裂纹数据结构和特征分布规律的分析,对FaceNet模型的样本生成规则、网络架构和损失函数进行了适应性改进。该方法具有对裂纹敏感、对图像质量要求低的特点。在疲劳试验环境中,该方法对长度为0.2～5 mm裂纹的检测准确率为97.6%,相较于现有方法优势明显。     

公开SAR图像目标数据集及其在深度学习中的应用综述

由于合成孔径雷达(SAR)图像可读性较差,所以对其进行目标检测与识别处理的难度也较大.近年来,随着深度学习(DL)方法的不断发展,许多学者将其引入SAR图像目标检测与识别研究中.该类方法以数据为驱动.其中,监督学习方法更以已标注的数据为基础.但是,SAR图像目标的标注通常是昂贵且耗时的.鉴于此,本文对已公开的SAR图像...     

灵巧手主从操作中的人手运动跟踪与识别

在灵巧手主从抓持规划系统中,一项重要的研究内容是获取人手的运动信息.利用计算机双目立体视觉系统作为灵巧手主从操作的人机接口,研究人手指尖运动实时跟踪和识别的方法,提出了一种人手指尖位置的动态识别算法及其实验系统.利用本实验系统,完成左右两像面4个目标点所用的最长识别时间为0.4ms,且人手在正常运动速度时,识别率达100%,表明本算法同时满足实时性和识别率的要求.