融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

Visual SLAM in dynamic environments based on object detection

A great number of visual simultaneous localization and mapping (VSLAM) systems need to assume static features in the environment. However, moving objects can vastly impair the performance of a VSLAM system which relies on the static-world assumption. To cope with this challenging topic, a real-time and robust VSLAM system based on ORB-SLAM2 for dynamic environments was proposed. To reduce the influence of dynamic content, we incorporate the deep-learning-based object detection method in the visual odometry, then the dynamic object probability model is added to raise the efficiency of object detection deep neural network and enhance the real-time performance of our system. Experiment with both on the TUM and KITTI benchmark dataset, as well as in a real-world environment, the results clarify that our method can significantly reduce the tracking error or drift, enhance the robustness, accuracy and stability of the VSLAM system in dynamic scenes.     

用于纯方位机动目标跟踪的机动探测法

假设目标在某时刻发生折线机动,并且目标在机动前后都是做匀速直线运动。所提出的机动探测算法通过探测这种变化得到探测时刻。这种算法是基于对方位预测误差的均值变化进行分析的。然后估计出目标机动时刻,并从机动时刻起重新设置滤波器,估计出目标机动后的运动参数。典型的机动TMA态势仿真结果表明,该算法对于一般的目标折线机动可以有效地进行跟踪。     

舰载单脉冲跟踪雷达数学建模与仿真

根据典型舰载单脉冲跟踪雷达的组成及工作原理,介绍一种舰载单脉冲跟踪雷达仿真建模方法。重点描述了仿真原理及仿真模型组成,介绍了雷达信号特性仿真、雷达伺服系统仿真、雷达信号处理系统仿真等关键环节的数学仿真模型。结合仿真软件功能需求,给出了软件结构、软件运行流程等仿真软件设计要点。     

面向对象的反舰导弹航路规划

针对反舰导弹航路规划的任务特点,提出了一种面向对象的反舰导弹航路规划方法.在全面分析了反舰导弹航路规划中可能用到的类的基础上,建立了对各种类的描述,使得不同算法和不同任务要求的航路规划可以通过对类的继承和对成员函数的重载实现.最后,在VC 平台下,对这种面向对象的反舰导弹航路规划方法进行了编程实验.     

某型舰炮火控系统建模与仿真

简要介绍了某型舰炮火控仿真系统的训练、教学和和科研功能设计方案,硬件组成和必需的软件模块.在对一批空中目标拦截的战术设定情况下,给出了作战仿真流程图,列出了我舰及目标运动状态和姿态、噪声仿真、系统解命中、射击效果在线评估等数学模型.最后指出在建立数学模型时新的跟踪机制、解命中体制和滤波外推算法是三个技术难点,而在仿真过程中必须注意分布式、可视化和时钟统一等关键技术.     

从艺术客体的选择看中国古代戏剧家表现社会生活内容的广阔性

中国古代戏剧家在戏剧人物艺术客体的选择上,同古希腊悲喜剧和印度梵剧迥然不同,表现出别具一格的建树和开拓性,初步形成了具有中国作风和中国气派的戏剧文化,并在这种戏剧文化中体现了中国古代剧作家们主体精神的独立不羁的自由品格和表现社会生活内容的无限广阔性。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

基于HLA的防区外空面导弹攻防对抗仿真

针对HLA/RTI在接口规范、对象模型模板等关键技术建立分布式仿真平台的复杂性,提出了利用数字武器开发平台进行开发的方法,构建防区外空面导弹攻防对抗系统体系结构,实现了该体系结构联邦成员划分、设计联邦/仿真对象模型表等HLA仿真关键技术,并采用面向对象建模与仿真技术建立了各联邦成员的数学模型.该仿真结果表明,各联邦成员的数学模型与底层支撑环境能够相互分离,仿真模型具有良好的交互性和互操作性,可通过添加或删除联邦成员仿真不同的复杂战场想定,并可作为验证不同算例的仿真平台.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.