基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝

针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。     

空降作战中伞降高度选择模型研究

在分析伞降高度选择影响因素的基础上,研究了敌反空降防空火力对伞降高度选择的影响,给出了各类防空火力对不同高度实施空降时运输机和伞兵毁伤数的计算公式;基于伞降高度选择原则建立了伞降高度选择模型.通过实例证明了模型的合理性,可为空降作战决策提供参考依据.     

带有模糊干扰观测器的高超声速飞行器一体化制导控制方法

为充分利用高超声速飞行器在俯冲段的质心运动与绕质心运动之间的耦合作用和飞行过程中的不确定性,基于模糊干扰观测器提出三维一体化制导与控制问题。根据飞行器的动力学方程以及飞行器-目标的视线角相对运动方程,推导出适用于倾斜转弯控制的一体化制导控制模型。针对模型中的不确定性采用模糊干扰观测器进行补偿,并使用块动态面方法设计一种一体化制导控制律。通过选取适当的李雅普诺夫函数证明闭环系统状态的一致毕竟有界性。仿真结果验证了该一体化制导控制方法的有效性和鲁棒性。     

高空域噪声影响下的目标检测识别方法研究

在采用喷射式制冷体制的红外线列探测器扫描成像系统中,探测器焦面温度是时变的,使现有的非均匀性校正方法无法抑制空域噪声,难以进行目标检测识别.根据扫描成像特点,提出一种在高空域噪声存在的背景中进行目标检测识别的解决方案,利用多通道并行处理、决策级融合方法,避开空域噪声的影响,实现了目标的检测识别.