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针对单站光测图像,提出一种基于目标形状特征的三维姿态测量方法。在已知飞机外形尺寸、光测设备成像参数以及飞机与光测设备之间距离的情况下,根据飞机参考平面(水平机翼所在平面)与成像平面平行和不平行时成像尺寸的差异,可以估计出飞机参考平面相对于成像平面的位置关系,从而得到飞机相对于摄像坐标系的三维姿态,再通过坐标转换即可得到飞机相对于大地坐标系的三维姿态。该方法充分利用了目标和成像设备的先验知识,避免了复杂的模型匹配过程,具有较好的准确度和实时性,对目标的精确控制和跟踪具有重要意义。 相似文献
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针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。 相似文献
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推导得到了三轴椭球表面积的实用计算公式,该公式相较于前人推导的公式不仅形式简单,更重要的是避免了前人推导公式中存在的难以计算的椭圆积分,同时文中的推导过程可以通过改变幂级数展开的阶数来满足不同精度的使用要求.最后,通过相同的地球椭球参数试算比较了文中方法与其他方法得到的计算结果,从而验证了该方法的正确性. 相似文献
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