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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。 相似文献
165.
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。 相似文献
166.
对水下机器人布放回收这一领域的研究进行了综述并对未来研究进行了展望。首先分析了水下机器人布放回收的不同方式,主要可分为水面有人舰船、水面无人船、潜艇以及大型水下机器人布放回收方式。接着举出不同回收方式的国内外例证并对其优缺点进行总结。随后探讨和分析了实现布放回收所需的关键技术,包括自主对接技术、定位引导技术、锁紧定位技术及对接回收策略,并对技术现状及装备进行举例分析。最后对水下机器人布放回收的研究方向和重点进行了展望。综述表明,水下机器人布放回收的结构和所需关键技术还需持续研究,特别需要关注的是随着布放回收技术研究的不断深入,未来水下机器人布放回收系统将向自主化、无人化、通用化发展。 相似文献
167.
针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。 相似文献
168.
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。 相似文献
169.
为获取侵爆战斗部终点弹道参数对桥梁以及桥面目标损伤效应的影响规律,建立战斗部侵彻桥梁并起爆的整个过程非线性动力学仿真模型,分析不同侵彻速度与不同引爆延时下桥梁产生的裂纹、结构失效分布以及桥面冲击波的传播规律。研究结果表明:基于桥梁失效分布计算了桥梁损伤后的抗弯能力,侵彻速度为800 m/s时采取1.95~2.95 ms的延时引爆可以使箱梁抗弯能力达到最低;延时14.95 ms引爆可以使最大长度的桥墩混凝土崩落,承载能力最低。基于冲击波超压对目标的损伤判据,侵彻速度为800 m/s时采取0.95 ms左右的延时引爆可以在爆心半径3 m范围内重伤或致死桥面人员,装甲车辆受到轻度或中等破坏。研究成果可为侵爆战斗部侵彻速度及引爆时间合理设置,为增大桥梁损伤程度提供参考。 相似文献
170.
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。 相似文献