红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠的检测     

新民主主义革命时期改造旧“苏鲁克”制度实践研究

苏鲁克制度是近代在内蒙古牧区很普遍的一个放牧制度。内蒙古自治区成立前，在牧区的施行的旧苏鲁克制度。旧“苏鲁克”制度是牧主对牧工的剥削的主要形式。内蒙古自治区成立以后，从牧区的实际出发，对旧“苏鲁克”进了改革，为牧工提高利益的同时也保护牧主的利益施行了新苏鲁克制度。新苏鲁克制度对内蒙古的牧区经济发展以及对牧民的生活水平都带来了明显的发展，而且对现在的牧业区的经济发展趋势以及现代化有着不可忽视的参考价值。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于SC-BP的设备故障预警研究

为实现对火炮系统健康状态监测和故障预警,满足从“故障修”向“状态修”转变的发展需求,采用拟合模型算法,建立设备标准化电流优化BP神经网络预测模型（SC-BP）,分析运行数据的内在逻辑和相关性,设计设备正常运行状态下的数据参数库,并与实时采集的设备状态数据进行比较,根据拟合优度进行辨识,通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系来判断设备状态,并显示故障关联信息,为工作人员分析故障原因提供了参考,并对算例进行了分析验证。研究结果表明,该故障预警方法能够辨识设备性能异常状况,使维护人员能够在设备故障形成早期发现征兆,提前采取措施以避免设备故障的发生。     

一种巡逻执勤目标检测算法研究

巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。     

潜艇上浮运动数值计算方法的研究与验证

预报潜艇上浮运动是探索研究潜艇上浮运动控制规律以及潜艇安全上浮的前提。就潜艇上浮运动的数值计算方法和计算流程进行了详细介绍,对数值计算方法中的湍流模型及离散格式等进行了优选。基于模型上浮试验结果,对数值计算的不确定度进行了分析且对数值计算结果进行了验证。证明了该数值计算的可靠性,并发现数值计算结果与试验结果很接近,验证了该数值计算方法的可行性,说明该数值计算方法和试验可为潜艇上浮运动的研究提供参考和借鉴。     

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。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

复杂背景下机载雷达目标探测的模型分析

考虑机载雷达目标探测受到复杂环境因素的影响,建立复杂背景条件下机载雷达目标探测的系统模型.利用此模型提出一个机载雷达目标探测的效能指标.在效能仿真的基础上,给出复杂背景条件下诸要素对机载雷达目标探测的定量影响.仿真结果表明了该模型的正确性和有效性.