A330腹舱乘务员休息间改装方案可行性策略分析与研究

A330飞机可选装位于飞机腹舱的乘务员休息间,以保障国际长航线乘务员得到充分的休息.COVID-19疫情爆发后,国际长航线数量巨减,导致大量休息间处于闲置状态.为增强腹舱资源的合理利用,本文从合理性、经济性、实施性、管控性4个方面对乘务员休息间改装方案的可行性进行深入分析和研究,为航空公司提供改装决策参考.     

航天器交会视觉导航系统相对状态确定算法

对航天器交会对接最终逼近段计算机视觉系统,阐述相对位移与相对姿态确定算法。该算法先求解测距(目标航天器标志点离追踪航天器相机镜头中心的距离),然后应用四元数估算法,由测距确定相对状态参数最佳值。特别是,一种测距求解新算法被提出。此外,还推导出一种利用偏差传递法由影像点偏差直接求出相对状态偏差的方法,这种方法不包含相对状态确定算法的方法误差,可用以评估相对状态确定算法的有效性。大量模拟算例显示,相对状态确定算法的精度与偏差传递法计算结果基本一致,这表明,相对状态确定算法对各种标志点构型普遍适用,且方法误差很小,相对状态确定精度高。不同标志点构型比较表明,非共面构型优于共面构型,可适应更大的影像点坐标偏差与更远的相对距离;基准面内的标志点应尽可能均匀对称分布,间距尽可能加大;非共面构型标志点可取为3个(含1个突出点)、4个或5个(含1~2个突出点);共面构型标志点取为4个适合(其中任意3点不共线);在4点共面构型中,正方形构型相对状态确定精度最高。     

企业间横向战略联盟的价值链分析

借助价值链理论来分析企业间的横向战略联盟可以看出,战略联盟就是企业基于一定的目标选择而与其他企业在各个价值链环节上的优势互补,可以使企业资源共享,风险或成本共担.战略联盟的价值链包括研究开发环节、供应环节、生产环节及销售环节.实施战略联盟应充分考虑收益共享和成本分担,科学制定规划,维持各方关系的持续性,保持必要的弹性及加强对联盟风险的控制.     

图像型火灾探测技术中的火灾定位研究

针对图像型火灾探测技术中的定位问题,提出一种在摄像机内外参数未知的条件下解决火灾二维定位的方法。即首先根据定标板角点的世界坐标和图像坐标计算透视投影矩阵,并在采用图像处理技术获取火灾图像的中心坐标的基础之上,通过求解线性系统获取火灾的实际位置。     

基于序列图象的三维刚体运动估计研究进展

序列图象运动估计是动态场景分析的基础,它主要研究如何从变化场景的一系列不同时刻的图象中,提取出有关场景中物体的位置、运动和结构等信息。在综述了基于序列图象运动分析的传统方法及其技术特点和存在的问题后,分析了基于序列图象的三维刚体运动估计研究的发展趋势。     

火箭喷管极性自动化测试系统的改进设计研究

使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节，该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换（Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT）光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实时运动监测，并根据现场测试场景对光流算法进行了优化，提升了运动检测速度与测量精确度，使自动测试系统具备了摆角的估测能力；在软件系统设计层面，引入差异图像直方图法监听法辅助喷管动作识别，避免了光流法对于未处在监测流程中的摄像头的冗余监听资源消耗，降低了系统硬件设备的负载，同时实现了一种可视化在线判读软件的设计。提出的软件与算法方面的改进在当前已投入使用的极性自动化测试系统上实现了进一步的优化。     

基于单目视觉的三维重构相机技术研究

针对飞行器执行在轨服务获取空间多维图像的需求，提出了基于单目视觉的三维重构相机技术，利用基于亮度法体素着色原理实现空间目标的三维重构。搭建地面试验，设计模拟圆轨道和椭圆轨道多种试验，验证了在200 m范围内伴飞状态下,实现对目标的高分辨率三维重构图像，重构精度为0.105 m，为识别空间目标特征部位奠定技术基础。     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

机器视觉在军事领域的应用现状及发展趋势

机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点，在军事领域中有着广阔的应用前景。在对机器视觉光学照明系统、成像系统、视觉信息处理系统等关键技术进行概述的基础上，详细分析了机器视觉技术在军事领域进行典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用现状。在此基础上，指出了机器视觉在军事领域的应用，仍然存在视觉传感器硬件系统难以适应极端环境、复杂的军事目标适应性不足、目标识别的实时性难以保证、多传感器融合获取军事目标信息能力缺乏等问题。同时，对机器视觉技术在军事领域应用的未来发展趋势进行了展望，研究分析结果可为机器视觉在军事领域的进一步实用化提供参考。