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目标检测相关技术已经广泛应用于空间目标监视、卫星自动寻轨等领域,也是计算机视觉领域最重要和最具有挑战性的研究分支之一,逐渐成为国内外军事领域的应用热点.在现代空天对抗中,通过卫星遥感图像获取近地飞行器目标,借以快速判断敌方部队的有生力量,将使我方部队占据战略优势.针对卫星观测距离过远、遥感图像背景复杂等问题,研究基于一阶段轻量化网络YOLOv8的小样本目标检测算法.通过图像翻转、马赛克数据增强及mixup数据增强等图像增强手段提高了模型的泛化性能;通过多次调整优化函数、降低类别损失增益及降低掩模比等参数调整策略提高了模型的平均精度;通过使用参数预设及加载原优化函数导出的模型提高了模型的运算效率.提出的方法在公开的飞行器数据集进行了验证,验证指标包括查准率-查全率(precision-recall)、平均精度(mAP)和画面每秒传输帧数(FPS).结果表明本文提出的改进型网络模型能满足卫星遥感图像的快速目标检测需要. 相似文献
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闭环控制系统的反馈调节机制,可能破坏开环系统的可辨识性,导致误报率和漏报率同时上升,还可能导致同一故障模式下的多个变量发生异常,给闭环控制系统故障识别带来难度。针对单输入单输出系统,分析了闭环控制对可辨识性、误报率和漏报率的影响,对多输入多输出系统,理论上推导了闭环控制系统传感器故障的传播机理,分析了闭环控制系统对系统变量的影响关系,利用神经网络构建了闭环故障识别算法。数值仿真结果验证了闭环对故障系统诊断的不利影响,而卫星姿态控制系统的仿真结果标明:与传统方法相比,提出的方法识别性能更高。 相似文献
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