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为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。 相似文献
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为了解决单相大功率变流器和非线性负载给舰船电力系统带来的三相不平衡问题,首先分析了一种基于船用新型平衡变压器接线的谐波抑制系统,采用两个背靠背式运行的单相变流器实现实时谐波和无功补偿;然后,分析了谐波抑制系统的主电路结构,阐述了谐波抑制系统有功功率交换、无功功率补偿及谐波抑制原理;最后,利用Matlab建立了谐波抑制系统的仿真模型,对阻性负载和非线性负载两种工况下谐波及无功电流的补偿能力进行了仿真。仿真结果验证了该系统的正确性和有效性。 相似文献
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