美军的快速目标处理达到新水平

美军利用先进的图像和数据传输技术,建立起目标快速处理系统,使其飞行部队获得了更为有效的快速打击能力。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

坐标系与纯角度目标跟踪

纯角度目标跟踪问题一般包括二维纯方位跟踪和三维纯角度跟踪两种情形,其特性与所选用的坐标系有关。广泛采用的坐标系是直角坐标系(二维或三维)、极坐标系(二维)和球坐标系(三维)。本文分别在直角坐标系和改进的极坐标系下建立了二维系统模型,并进行了性能分析,指出了后者的优越性。在三维情况下,作了类似工作。最后还以二维问题为例,建立了机动目标跟踪的直角坐标模型和改进的极坐标模型。     

航天科工集团公司——打造具有国际竞争力的大型跨国企业集团

本世纪头20年发展目标 从2000年起,用15年至20年左右的时间,将中国航天科工集团公司建设成为具有国际竞争力的大型跨国企业集团。2003年的工作目标为 “五个确保” 一是确保以重点武器装备为代表的型号科研生产任务的圆满完成。二是确保集团公司经济持续快速健康发展。三是确保企业破产脱困任务的圆满完成。四是确促实施“走出去”战略取得实质性进展。五是确保以事业部制改革为重点的各项改革顺利进行。     

构建小康社会的观念文明

江泽民同志在党的十六大报告中指出:“发展社会主义民主政治,建设社会主义政治文明,是全面建没小康社会的重要目际。”这一论述,不仅重申了“5·31”讲活中提出的建设社会主义政治文明的重要命题,而且把它作为全面建设小康社会的重要目标,为我国政治建设指明了方向。观念     

CY-1:创新的侧板鸭式气动布局

2002年11月举行的第四届珠海航展上,一架外形奇特的飞机模型映入人们的眼帘,这就是北京超翼技术研究所有限公司的CY-1新技术概念机。该机奇特的外形、资料及录像中显示的飞行性能以及民营企业主导技术创新的独特背景,引起了包括专业人士和飞机制造厂商在内的国内外参观者的浓厚兴趣。为了了解一个真实的CY-1,笔者就其技术特点、性能优势和应用价值走访了研制单位。     

跟踪目标的动态模型问题的评述

本文提出跟踪飞机一类机动目标的动态模型,对这些模型的特点和应用范围作出评述。     

装甲战车图像跟踪系统技术研究

在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。