基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

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.     

美国舱外航天服的设计标准(摘要)

1 舱外航天服的设计要求 1.1 一般性要求 □□灵活性:舱外航天服的灵活性应接近不穿服装时身体的活动范围. 尺寸:为了尽量减少舱外航天服在天上的储存数量,舱外航天服应该可以调整尺寸大小,以适合不同身材的航天员穿用.特别是服装手套的手指、手臂、下肢和干躯的长短应该可以调整,以满足每个航天员的灵活性和舒适性要求.     

基于活动标架对Gosper曲线的研究

基于活动标架定义离散曲率^[1-3],并借此研究了Peano-Gosper分形曲线,得出一种新的生成Peano-Gosper空间填充曲线算法。通过建立曲线弯曲点位置号码与弯曲点曲率的映射,对于任意正整数n,能够输出对应弯曲点的曲率并画出相应弯曲点图象结构。相比于传统生成Peano-Gosper分形曲线的方法,本文算法减少迭代次数提高效率。     

基于特征融合和集成学习的运动想象脑电解码方法

开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。     

高分-1卫星“高”在哪里——聚焦高分-1卫星的创新与突破

2013年航天任务首发、高分辨率对地观测系统首发,肩负着我国民用高分辨率遥感数据尽快实现国产化的重任……在外部镁光灯的照耀下,由中国航天科技集团公司中国空间技术研究院所属航天东方红卫星有限公司     

《空间控制技术与应用》征稿简则

《空间控制技术与应用》(原名《控制工程》)由中国空间技术研究院北京控制工程研究所主办,国内外公开发行(刊号:ISSN1674-1579//CN11-5664/V).主要报道空间控制领域先进水平的科研成果,刊登创新性学术见解的研究论文.其内容涵盖空间飞行器、空间活动、空间试验的控制技术,先进的控制理论和方法及其研究成果在空间飞行器、空间活动、空间试验中的应用,上述控制系统的关键部件的研究、试验与应用,系统     

美国空间交会对接测量技术发展研究

随着载人航天技术的发展和人类探索空间活动的深入,空间交会对接技术在越来越多的空间飞行任务中得到广泛应用。作为载人航天工程中的一个重要组成部分,空间交会对接也是我国实施空间实验室和空间站计划必须要突破的关键技术之一。航天器在空间完成交会对接的整个过程,实际上也是精确测量与控制的过程,空间交会对接测量技术是成功实现空间交会对接的关键。     

地基雷达探测中的空间碎片微弱信号检测技术概况

空间碎片的日益增多。已对航天活动构成严峻威胁。空间碎片的精确监测是对航天员和飞行器实施安全防护的重要前提,也对空间微小碎片探测能力提出了更高要求。文章对国外地基雷达探测空间碎片现状,以及对在雷达微弱信号检测技术方面比较常用的以信号处理为基础的长时间积累检测技术和基于时频分析的雷达微弱信号检测技术研究现状进行了综述。     

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

美轮美奂“飞天”衣

在神舟七号执行中国航天员首次太空行走任务过程中,最大的亮点之一就是翟志刚穿的我国自己研制的飞天舱外航天服。其质量为120千克,单套价值高达3000万元人民币,可靠系数为0.997,可支持至少4小时的舱外活动,能重复使用5次以上,服装气体泄漏率不大于2升/分钟;应急供氧时间不小于30分钟;平均散热量为300瓦。为满足航天员在太空活动的需要,飞天和美俄舱外航天服一样,具有供氧、温控、二氧化碳吸收等环境控制、生命保障与安全防护功能,具备信息采集传输、通信能力,同时能满足人机工效要求。该