基于动态时间规整算法的车辆目标分类研究

将动态时间规整(Dynamic Time Warping)算法应用于地面车辆目标的分类识别中。基于微多普勒效应原理,建立了轮式车辆和履带式车辆雷达回波模型,对两种车辆目标微多普勒信号的差异性进行了分析,并结合实测数据,验证了理论分析的正确性。在杂波抑制及速度归一化处理的基础上,利用动态时间规整算法,将提取出的车辆目标的累积失真距离作为目标分类识别的依据,实现了轮式车辆和履带式车辆的自动分类。基于实测数据的实验结果表明,该方法在不同信噪比条件下都具有较好的分类性能。     

基于单一聚类方法的航空器相撞HFACS诱发模式分析

为了有效防控航空器相撞事故的发生,保证航空系统安全、有序和高效运行,提出一种基于单一聚类过程的人为因素分析分类系统(HFACS)诱发模式分析方法。在该方法中,首先,根据航空器相撞的具体特点建立了HFACS。然后,利用HFACS对发生的航空器相撞事故/事故征候进行量化,构建历史信息的数据表。最后,采用单一聚类方法对得到的数据表进行诱发模式分析,识别出重要的诱发模式及模式中包含的重要影响因素,并据此提出防相撞的管控措施。实例分析表明,所提出方法的实现过程简便,定性定量结合,形式易于理解,分析结果也更加贴近实际,对于提升防相撞的管理和决策水平,防范航空器相撞及减少造成的损失具有重要的实用价值。     

通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统设计与实现

探讨了通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统在网络和功能结构、信息处理流程、数据分类和数据结构、数据传输接口等方面的设计方法,该设计方法在通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统项目中进行了应用,取得了良好效果,为类似的综合管理信息系统的设计探索了一条有效的路径。     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

运动视觉平台点目标定位误差分析和平台最优运动轨迹设计

对运动视觉平台点目标定位问题进行了研究,介绍了基于视觉共线方程的目标定位方法,分析了共线方程关于视线约束的实质。在观测视线相关坐标系推导了视线方向角矢量对目标定位误差的影响规律,分析了多观测对定位误差的影响,并基于最小化目标定位误差推导了视觉平台的最优运动轨迹,利用简单明了的分析方法得到了与已有文献优化Fisher信息矩阵方法一致的结论。利用仿真和试验对定位误差和最优轨迹进行了验证,证实了定位误差理论分析和最优运动轨迹设计的正确性。     

扩展信念网络模型的军事情报检索系统设计

着眼信息化战争条件下军事情报分类、处理困难的现实,在深入分析军事情报检索系统特点基础上,提出一个基于分类的自动存储和利用查询术语同义词关系扩展信念模型的检索军事情报检索原型系统,详细描述了其存储和检索设计思路.     

基于图像识别引导的AGV运行仿真研究

在自动化立体库中,为较好地分析AGV图像识别引导技术,验证该技术的可行性,进行了AGV运行仿真研究。首先,分析了AGV运行环境情况,利用3dsMax进行了场景建模。然后,将模型文件读入OpenGL,编写程序实现AGV运动和运行视点的变换。通过采集AGV车身与路径轴线的偏差,计算其平均绝对误差并与实际要求比较,结果满足实际要求,从而验证了该技术的可行性。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

近界视景导航中森林场景加速绘制

作为近界视景导航中典型地物,三维几何树模型能提高虚拟场景视觉精度,增强场景真实感,但会导致大规模森林场景绘制效率降低,从而降低视景导航精度。为提高绘制效率以确保视景导航精度,并提高场景真实感,采用布告板云算法构建了基于视距的多分辨率树模型,针对算法在近界视景导航应用中存在的问题进行了改进。为进一步提高近界特别是贴地飞行时高动态视点下视景导航精度,根据有限视域、威胁区域以及视觉冗余等特点,提出了一种基于高动态视点的加速绘制算法。通过实验对比分析,算法大幅提高了场景绘制效率,增强了场景视觉质量,提高了虚拟场景导航精度。     

基于有限状态机的作战实体模型行为规则可视化建模研究

为提升仿真模型开发效率,降低仿真模型的维护成本,本文从模型规则可视化建模需求入手,提出了基于有限状态机的实体模型行为规则形式化表达模型,并对基于有限状态机的模型规则可视化建模工具框架进行了设计,对模型规则可视化建模的工程实现进行了理论上的探索。