玻璃瓶动态图像检测运动模拟平台

动态图像检测中,如何在指定位置快速而准确地捕捉到运动物体的图像是最基本的环节。试验验证图像检测装置的成像特性,成为动态图像检测研究的重要内容之一。以变频器控制电动机为核心,通过变频器内部参数编程和外部简单的辅助控制电路,构建了运动平稳、速度可调、具有自动保护功能的模拟平台。该平台适于动态图像检测中普通运动物体的快速模拟,已成功地用于玻璃瓶动态图像装置中,达到了预期目的。     

基于MDO方法的卫星集成设计系统分析与实现

为解决多学科设计优化方法中多学科设计、多学科分析、多学科优化过程与卫星总体设计流程集成的问题,采用变复杂度建模技术,并借鉴产品数据管理思想,设计并实现了面向总体设计的卫星集成设计软件系统。阐述了软件的设计思想、系统组成和功能特点,并给出了月球探测卫星概念设计问题的具体应用实例,结果表明软件在解决多学科设计优化方法应用于卫星集成设计问题时的可行性。     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。     

改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。     

基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明：相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。     

基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

BDS在低轨卫星编队高精度相对轨道确定上的应用分析

分析基于北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation System, BDS)的低轨卫星编队相对轨道确定问题,但由于缺乏实测数据,通过仿真实验展开研究。结果表明,500 km空域平均可视BDS卫星数约为9.7,由于地球静止轨道(GeoStationary earth Orbit,GEO)卫星和倾斜地球同步轨道(Inclined GeoSynchronous earth Orbit,IGSO)卫星的存在,亚太地区的可视BDS卫星数明显偏多。仅考虑观测噪声的影响时,基于BDS的相对定轨精度可达0.74 mm,加入星历误差的影响,对近距离编队系统的相对定轨而言,GEO卫星数米的星历误差可以忽略,但当星间距离增大到约200 km时,GEO卫星单差后的星历误差可达厘米量级,GEO+IGSO+中圆地球轨道(Medium Earth Orbit,MEO)卫星和IGSO+MEO卫星求解的相对轨道精度分别为1.09 mm和0.96 mm,GEO卫星的加入使得精度下降了13.54%。在其余误差得到有效处理后,BDS的相对定轨精度可达亚毫米量级,且无明显区域差异,GEO卫星和IGSO卫星能提高近距离编队系统的全球相对定轨精度,未来BDS将广泛应用于低轨卫星编队相对轨道确定。     

预警卫星情报处理系统效能评估

预警卫星面临着海量情报数据处理的任务需求,正确地评估其情报处理系统效能对分析预警卫星的探测能力具有重要意义。通过分析情报处理系统工作模式,依据效能评估准则和指标体系构建原则,从情报处理能力、目标检测能力、资源运用能力、系统服务能力4个方面构建了预警卫星情报处理系统的效能指标体系,并针对相应的各项指标构建了数学模型,为下一步预警卫星的整体评估工作奠定基础。