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881.
在低空救援中如何合理地分配无人机的搜救任务长期以来都是研究的重点。在分层级分布式分配方法的基础上建立多目标多无人机任务分配模型,在模型中以搜救费用、无人机使用数量、完成任务的均衡性为目标函数,采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行求解。结果表明:本文建立的模型有效,能在不同搜救环境下给出合理有效的分配方案;在搜救中考虑以搜救效率最高为导向时,带来无人机成本和数量的增加;当实际搜救的无人机非常有限时,则需要时间成本的投入;以经济利益为导向时,则会导致搜救时间的增加。 相似文献
882.
883.
针对红外图像的特点,提出了一种YOLOv5-IF算法,采用基于残差机制的特征提取网络,实现了不同特征层之间信息的高效交互,能够得到更丰富的目标语义信息。通过改进YOLOv5的检测方案,增加更大尺度的检测头,有效提升了红外图像中小目标的检测概率。针对计算平台资源有限、算法实时性要求高等问题,设计了Detection Block模块,并由此构建了特征整合网络,该模块不仅能提升算法检测精度,还可有效缩减模型参数量。在FLIR红外自动驾驶数据集上,该算法的平均准确率(mAP)为74%,参数量仅19.5MB,优于现有算法。 相似文献
884.
由于距离地球较远、测控延时误差较大、飞行环境十分复杂且难以提前预测,行星软着陆的自主制导技术目前存在水平位置估计困难、导航参考信息匮乏、复杂地形着陆困难等挑战。针对行星软着陆存在的困难和挑战,提出了基于引导策略搜索算法的有模型强化学习制导方法,实现了着陆器在初始状态受到扰动时,无需重新规划,仍能在满足约束条件的情况下降落在指定位置。该方法将迭代线性二次调节器作为控制器,产生初始轨迹;其次,使用多层神经网络拟合制导策略;最后,利用控制器监督策略学习,进而收敛产生可行策略。针对行星表面软着陆的仿真验证结果显示该算法仅通过几次循环,即可以实现初始状态变化的快速软着陆。一方面表明了基于有模型强化学习的数据高效利用率,另一方面也证明了强化学习方法在深空探测领域中具有广阔的应用前景。 相似文献
885.
886.
现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下,会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题,提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络,分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性;细粒度全局分支通过联合全部局部特征,在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性;细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验,实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。 相似文献
887.
飞行器空战智能决策是当今世界各军事强国的研究热点。为解决近距空战博弈中无人机的机动决策问题,提出一种基于深度强化学习方法的无人机近距空战格斗自主决策模型。决策模型中,采取并改进了一种综合考虑攻击角度优势、速度优势、高度优势和距离优势的奖励函数,改进后的奖励函数避免了智能体被敌机诱导坠地的问题,同时可以有效引导智能体向最优解收敛。针对强化学习中随机采样带来的收敛速度慢的问题,设计了基于价值的经验池样本优先度排序方法,在保证算法收敛的前提下,显著加快了算法收敛速度。基于人机对抗仿真平台对决策模型进行验证,结果表明智能决策模型能够在近距空战过程中压制专家系统和驾驶员。 相似文献
888.
目前,短视频已经成为新媒体时代极具有代表性的产物之一,其天然的具有时短、强编辑等特点,使得传统视频分类模型不再适合于短视频分类任务。针对综合短视频分类问题的特点,提出了一种基于深度多模态特征融合的短视频分类算法。所提算法将视觉模态信息和音频模态信息输入到域分离网络中,将整个特征空间划分为所有模态共享的公有域部分及由音频模态和视觉模态分别独有的私有域部分,借助优化域分离网络,最大程度地保留了不同模态特征间的差异性和相似性。在公开的短视频分类数据集上进行实验,证明了所提算法可以有效减少特征融合时的冗余性,并将分类的平均精度提高到0.813。 相似文献
889.
当代科学技术的重大变革和发展,已突破旧的自动控制系统框架向具有人的经验知识直接参与控制过程的系统框架发展.将人的智能引入控制系统,则形成智能控制系统.作为控制发展的高级阶段,智能控制系统主要解决那些用传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题,以提高社会生产效率,并提高人民的生活质量水平.本文主要对智能控制系统进行简述并提出一些研究构想,首先提出智能控制系统的基本概念、目的和任务,然后重点阐述智能控制系统的结构和组成以及一些控制方案和算法,最后论述智能控制系统的研究基础,即特征建模与在线学习. 相似文献
890.
建立了物理神经网络(PINNs)求解导热问题的通用框架,描述了三维非稳态问题、初始条件和三类边界条件及曲面边界的处理方法。使用PINNs求解了一个一维导热问题。求解结果与理论解的最大相对误差为0.001 7%,平均相对误差为0.001 1%。使用一个简化叶片的导热问题作为案例,将PINNs与传统有限元方法进行对比,探究了PINNs不同的网络架构和超参数对结果的影响。对于简化叶片的导热问题,有限元方法求解时间为11.7 s,PINNs平均求解时间为8.96 s,求解结果的最大误差为1.03%,平均误差为0.139%。微调实心叶片的内冷源强度,在训练收敛的PINNs基础上重新采样计算,新的计算收敛时间为1.41 s,证明了PINNs方法具有设计条件微调时的快速计算能力。 相似文献