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321.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
322.
液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。 相似文献
323.
基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障检测与识别 总被引:3,自引:0,他引:3
给出了基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障的检测与识别方法。讨论了全解耦奇偶向量的产生方法,给出了全解耦奇偶向量的存在条件,并结合卡尔曼滤波方法得到了故障模型参数的估计方法。最后给出了仿真实例。结果表明,全解耦奇偶方程方法能估计出动态系统执行器故障模型。 相似文献
324.
325.
326.
液体火箭发动机故障检测与诊断研究的若干进展 总被引:11,自引:2,他引:11
近十年来,液体火箭发动机故障检测与诊断方法和技术的研究在以下几方面取得了重要进展:基于信号分析的方法;基于模型的方法;基于人工智能的方法;故障模式分析与信号特征提取;阈值的选择。该文对这些研究的若干进展作简要评述。 相似文献
327.
328.
本文介绍的是一种在合成孔径雷达(SAR)图像中探测动目标的方法。这种方法是将SAR复图像分成若干分区,分别对各个分区进行聚焦,然后测量聚焦区域中锐度的增长情况,这种方法能敏锐地检测到目标的方位速度,对目标径向加速度的检测尤为敏锐,还能对任意方向的运动进行检测,对于只能检测快速运动目标径向速度的传统多普勒传感动目标指示器而言,这种方法是一种有效的补充。 相似文献
329.
在各种文献中 ,QPSK信号相干检测错误概率的计算公式和相应的曲线往往互不相同 ,使工程设计者常感困惑。文中对这些差异及其本质作出详细分析 ,以求正本清源 相似文献
330.
复合材料(结构)粘接质量检测的错位散斑技术 总被引:6,自引:0,他引:6
系统地分析了错位散斑条纹的形成机制,并在多种条件(真空荷载、热流荷载、音频扫描荷载等)下对各种复合材料结构粘接质量进行了检测及评估,可检测出厚1mm层合板内直径>5mm的缺陷,夹芯结构内直径>10mm的缺陷;对于包覆层结构可检测出深度在12mm以内、直径>5mm的空隙脱粘缺陷,而零粘接力缺陷也能检测出厚度为2mm、直径>30mm的缺陷。同时引入相移技术使错位散斑检测方法不仅具备非接触、高精度和全场实时观测等特点,而且也实现了复合材料结构粘接质量的定量无损检测。 相似文献