基于改进SegNet网络的遥感图像语义分割方法研究

遥感图像的语义分割在生产和生活中有着广泛的应用。针对常用的语义分割网络SegNet在遥感图像上对小目标和边缘细节分割精度不够理想的问题,对SegNet进行改进,提出EP-SegNet模型。该模型将激活函数由ReLU替换为ELU,以加快收敛速度,避免神经元死亡,去掉编码器最后一层的池化仅作卷积处理以降低空间信息的损耗,构建Bottleneck层以在加深网络的同时减少参数量,引入金字塔池化模块(PPM)以提升网络对全局信息的感知能力。实验结果表明：该模型的准确率为97.48%,高于SegNet模型3.31%,在图像分割中对边缘细节和多尺度目标的分割精度有较明显提升,较之前模型表现更优。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

基于训练网络的目标检测方法及应用

传统的Faster-RCNN目标检测网络以VGG16作为训练网络,其网络提取能力弱、检测速度慢,提出将inception网络与深度残差网络作为训练网络用于Faster R-CNN。在TensorFlow框架下,搭建相应的网络模型,并选取飞机、车辆、操场以及水箱的遥感图像进行了实验验证。实验结果表明,相比于VGG16网络,基于inception网络与深度残差网络作为训练网络的Faster R-CNN模型在识别精度和识别速度上都具有明显的优势。     

基于事例推理的硬盘数据恢复专家系统的研究与实现

分析了硬盘数据恢复工作的重要性、意义 ,在对基于事例推理技术和硬盘数据恢复方法研究的基础之上 ,针对如何实现一个基于事例推理的硬盘数据恢复网上专家系统进行了讨论 ,给出了这个专家系统的实现技术、方法 ,在新一代专家系统与网络技术、数据安全与恢复技术的结合方面有所创新     

基于HLA仿真的装备采办体系需求论证研究

在简单介绍基于仿真的采办和高层体系结构基本概念的基础上 ,针对我军装备采办的特点和要求 ,以陆军装备自行高炮为例 ,提出了应用高层体系结构仿真技术加强装备论证研究中体系需求的技术方法     

SBA并行采办过程研究

基于仿真的采办 (SBA)是一种将信息技术、建模与仿真 (M&S)技术以及先进制造技术融为一体的先进管理方法和采办哲理。本文指出SBA概念下的武器系统采办过程是一个并行、迭代、柔性的过程 ,并非顺序、串行的传统采办过程。给出在现实技术条件下SBA并行采办过程的典型模式 ,并建立相应的工程框架系统     

一种PCNN和边缘检测协同的SAR图像分割算法

针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)域中里兹分数导数(Riesz fractional deri...     

纤维织物复合材料组分材料体分比的显微CT实验测定法

针对纤维织物复合材料的组分材料体分比测定问题,提出一种基于显微CT图像的测定方法。该方法可以通过不同尺度的显微CT图像分别测定全局纤维体分比、局部纤维体分比和纤维束体分比参数,还可以为难以用常规物理实验测定体分比的复合材料组分材料体积分数测定提供解决方案。以E-Glass/Epoxy纤维织物复合材料为研究对象,对比ASTM D3171 Procedure G、扫描电镜实验和显微CT实验三种测定法的测量值,结果证明了显微CT实验测定法的可行性和合理性。针对扫描电镜图像和显微CT图像,分别给出了相应的图像处理方法,为获得正确的组分材料分割结果提供了技术保证。显微CT实验测定方法可以广泛应用于复合材料组分材料体分比的测定。     

目标识别跟踪系统的图像收集处理软件流程设计

详细介绍了目标识别跟踪系统中图像收集处理软件的设计流程。首先介绍了目标识别跟踪系统,然后从视频图像显示到目标图像获取和发送的整个流程进行详细阐述,并针对流程节点中获取目标图像的两种方式加以深入研究。