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331.
针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题,本文提出了利用深度学习的方法,对雷达回波进行无人机检测。首先,利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像,增强目标特征并提高信噪比;其次,采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充,以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后,使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征,通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块,实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法,本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。 相似文献
332.
针对目前高光谱图像异常点目标检测过程中准确率低和虚警率高的问题,本文结合目标的空间分布特性,提出了一种多层级RX检测方法。通过计算被检测区域图像谱向相似性响应图,采用非线性抑制的方法,突出点目标并抑制背景。为进一步提高检测算法的表达能力和泛化性能,采用多级检测器级联的方式,逐层级增强异常点处的相对能量,削弱背景的影响,从而达到较高的检测性能。在外场挂飞试验数据集上进行验证,结果表明:该方法 AUC值达到0.988 1,明显优于CEM算法的0.962 6和传统RX算法的0.939 2。 相似文献
333.
传统的同步定位与制图(Simultaneous localization and mapping, SLAM)系统在复杂环境下工作时,无法分辨环境中的物体是否存在运动状态,图像中运动的物体可能导致特征关联错误,引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性,本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先,使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测,然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点,提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试,结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升,尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比,本文方法在保持精度优势的同时,提高了运行结果的稳定性和时间效率。 相似文献
334.
A Robotic TeleoperationSystem for Precise Robotic Manipulation by Human-Machine Interaction 下载免费PDF全文
Teleoperation is of great importance in the area of robotics, especially when people are unavailable in the robot workshop. It provides a way for people to control robots remotely using human intelligence. In this paper, a robotic teleoperation system for precise robotic manipulation is established. The data glove and the 7-degrees of freedom (DOFs) force feedback controller are used for the remote control interaction. The control system and the monitor system are designed for the remote precise manipulation. The monitor system contains an image acquisition system and a human-machine interaction module, and aims to simulate and detect the robot running state. Besides,a visual object tracking algorithm is developed to estimate the states of the dynamic system from noisy observations. The established robotic teleoperation systemis applied to a series of experiments, and high-precision results are obtained, showing the effectiveness of the physical system. 相似文献
335.
《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2023,71(6):2566-2574
Due to the influence of various errors, the orbital uncertainty propagation of artificial celestial objects while orbit prediction is required, especially in some applications such as conjunction analysis. In the orbital error propagation of artificial celestial objects in low Earth orbits (LEOs), atmospheric density uncertainty is one of the important factors that require special attention. In this paper, on the basis of considering the uncertainties of position and velocity, the atmospheric density uncertainty is also taken into account to further investigate the orbital error propagation of artificial celestial objects in LEOs. Artificial intelligence algorithms are introduced, the MC Dropout neural network and the heteroscedastic loss function are used to realize the correction of the empirical atmospheric density model, as well as to provide the quantification of model uncertainty and input uncertainty for the corrected atmospheric densities. It is shown that the neural network we built achieves good results in atmospheric density correction, and the uncertainty quantization obtained from the neural network is also reasonable. Moreover, using the Gaussian mixture model - unscented transform (GMM-UT) method, the atmospheric density uncertainty is taken into account in the orbital uncertainty propagation, by adding a sampled random term to the corrected atmospheric density when calculating atmospheric density. The feasibility of the GMM-UT method considering atmospheric density uncertainty is proved by the further comparison of abundant sampling points and GMM-UT results (with and without considering atmospheric density uncertainty). 相似文献