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目标毁伤效果评估是现代化战争中的重要一环。针对传统的毁伤效果评估方法无法区分目标特征与背景特征而导致评估结果不准确的问题,提出了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法,记为CNN-F算法。通过卷积神经网络处理图像,提取图像特征,再使用随机森林替换卷积神经网络中的部分全连接层和softmax分类器进行目标毁伤结果分类。实验结果表明,该算法在准确度、精确度、召回率和F1值4个指标上都达到了较高的水平,达到了83.050%、83.585%、83.050%和82.945%,其评估结果可以为指挥员下一步决策提供参考。 相似文献
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针对扑翼微型飞行器的弹性翼杆,通过其变形特征来识别其受载行为,建立扑翼载荷识别方法。以裸翼杆的往复拍动为对象,首先基于机器视觉测量法,根据翼杆形貌提取翼杆变形挠度,其次使用幂级数重构分布载荷和Tikhonov正则化方法求解惯性载荷,最后通过批量处理,得到翼杆运动过程中的惯性载荷分布。实验表明,翼杆的平均最大分布载荷为30 N·m^(-1),识别挠度的平均相对误差为3×10^(-5),识别角位移曲线上所有幅值点的平均相对误差为14.8%,识别周期没有偏差,识别的载荷在不同周期内的分布一致。结果表明该方法具有良好的可靠性和实用性,有望用于对带膜扑翼的气动力测试。 相似文献
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通过Quanta200型扫描电子显微镜获取待测物体表面数字图像,运用灰质化、图像增强、图像平滑、图像分割及边缘检测等技术提取研究对象的轮廓边缘。用Photoshop软件中测量图像标尺在水平方向的像素数目,绘制不同尺寸的标准圆与边缘轮廓线条内切,反复操作后确定最大内切圆。统计该内切圆直径像素个数,利用指定表达式计算其半径。以该法测量单颗金刚石磨粒尖端曲率半径,结果表明:基于图像处理的微小曲率半径测量技术在不具备复杂、精密的测试仪器时,具有可靠的测量准确度和可操作性。 相似文献
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介绍图像处理技术在桨叶表面应力分布测试试验中的应用情况 ,对实际使用中的图像处理技术进行了较详细的分析讨论 .经过处理后的桨叶试验图像 ,不仅增加了图像的清晰程度 ,而且从中可获得半定量以至定量的参数 ,以帮助对桨叶表面应力分布进行分析 相似文献
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建立了能利用系数层间和层内相互依赖的关系模型,推导了应用最小均方误差原理去除图像中噪声的算法,而且运用隐参变量描述方式,使得小波系数那种反映图像边缘强度特征的空间变属性表现了出来,使算法具有空间自适应能力,实验结果显示该方法比目前存在的一些方法更具优越性。 相似文献
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基于FPGA的高速图像处理系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对坦克图像处理中存在的系统集成度不高、处理速度较慢等问题,设计了一种基于FPGA的高速图像处理系统。该系统通过在FPGA上配置Nios Ⅱ软核处理器以及图像采集、处理和显示等功能模块来实现其主要硬件电路,并结合系统的软件设计实现了多路图像信号的采集以及图像的放大/缩小、裁剪和叠加显示等功能。由于采用了可编程芯片和并行处理技术,该系统具有集成度高、维修性好、图像处理速度快和实时性强等优点。 相似文献