美国海军航空兵的“绝密飞行”——好莱坞大片演绎未来海空搏杀

不久将来的某天,浩瀚大洋上美国海军的核动力航空母舰“卡尔·文森”号正在乘风破浪,全速航行。在这艘海上“巨无霸”宽阔的甲板上充满了忙碌的战斗场景,美国海军航空兵舰载机联队的最新型“极速杀手”F/A-37“鹰爪”舰载机闪亮登场,并立马开始了充满神秘色彩的“绝密飞行”。“鹰爪”舰载机一亮相,它那前所未见的奇特外形,弹射起飞、垂直降落的不凡身手都给观众带来了强烈的视觉冲击和提前进入未来海空搏杀的心灵震撼,这就是近     

日本加速打造立体侦察网

日本防卫厅长官额贺福志郎2006年初表示,日本计划最早在2007年4月引进无人机,主要用于执行巡逻和情报侦察任务,此前日本还宣称将发射2颗侦察卫星。预计未来两年将是日本侦察手段建设的高峰期,到2008年,将初步建成独立的、较为完备的、从上至下依次为空间、空中、地面三层的立体侦察体系。空间侦察主要依托侦察卫星。2001年4月1日,日本在防卫厅本部设立了“卫星情报中心”,正式启动卫星侦察系统建设,并于2003年3月发射了一颗光学成像卫星和一颗雷达成像卫星。日本政府还计划在2007年3月之前再发射2颗侦察卫星,与目前的2颗在轨侦察卫星组成可…     

海上：全维全时立体监控

由于自身固有的地理特点,保卫邻近海域和维护海上交通,对于通过海上航线获得的日本能源非常重要,日本一直重点发展海军力量。从总体作战能力而言,其实力仅次于美国和俄罗斯海军,是亚洲地区除美军第七舰队外,作战能力最强的海上力量。日本海上自卫队不断加强预警探测能力建设,以便在作战全程连续不断获得情报信息,确保耳聪目明,知己知彼。日本海上自卫队综合运用固定翼飞机、水面舰艇、潜艇以及技术侦察等各种手段,加强对周边的海（空）域动态进行全时、全维侦察监视,力争情报先胜。     

抢滩!抢滩!登陆!登陆! 海军陆战队某旅协同多兵种演练立体登陆

10月中旬,南海某海域,海军陆战队某旅协同舰艇、航空兵等多兵种展开立体登陆作战演练。此次演练,重点检验了信息化条件下登陆作战中的兵力运用、海空地协同和综合保障等战法,部队联合指挥、目标侦察与毁伤等一批制约两栖作战的难题得到解决,提高了两栖编队立体登陆作战能力。     

阈下情绪面孔及其脑机制

以阈下情绪面孔为切入点,了解阈下视觉及其脑机制.文章在总结阈下情绪面孔实验的实验范式、刺激材料、实验技术的基础上,重点阐述了阈下情绪面孔加工的脑机制,提出了下一步的研究展望.     

基于双目视觉定位技术的无人船航迹跟踪控制室内模型实验

水面无人系统的航向控制与航迹跟踪技术在研究开发阶段一般在室内环境进行调试与运行,该过程需要定位系统进行辅助.实船常用的定位技术难以在室内发挥作用,现有的几种室内定位技术存在成本高、信号传播不稳定等问题.设计了一种基于双目视觉定位技术的船模航迹跟踪控制系统.结合实验场地和实验对象,通过在船模上布置特征物、图像预处理、图像...     

基于单体视觉投影的集群控制策略

与常见的无人系统集群需要进行预先规划和控制机制不同,生物集群采用分布式和反应式架构,具备完成复杂任务的强大智能能力。受生物集群系统启发,设想无人系统集群中的个体能够对所遇到的环境进行独立反应,并展现出集群协同行为。针对这一设想,提出基于单体视觉膜投影模型的集群控制方法,并对其进行理论分析和推导,实现了群体内自组织集群控制;通过观察和计算运动过程中群体的稳定性、一致性、协调性等相关指标,探究所提出自组织模型对不同类型任务的适应性。此外,针对群体遭遇外来攻击的情形,设计了合理的群体避障机制,使得集群能够实现紧急安全避障,从而提高集群面临突发情况时的应对能力。     

自由曲面的立体视觉测量与加工一体化研究

对自由曲面的立体现觉测量与加工一体化技术中的图像匹配、曲面造型以及接口设计等问题进行了分析与讨论,并提出了切实可行的解决办法。     

基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法

针对智能船舶的自主航行障碍物视觉快速检测与测距需求,提出一种基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法。从障碍物检测速度和计算量的角度出发,该方法可提升智能船舶环境感知能力。首先,针对障碍物检测问题,在Yolov4检测模型的框架下,构建基于MobileNet特征提取网络的DIS-Yolo水面障碍物检测模型,实现模型网络结构的轻量化改进。其次,针对障碍物测距问题,基于所构建的障碍物检测模型和COMS成像模型,提出水面障碍物测距机制,实现水面障碍物的高精度测距。最后,通过模拟实验验证所改进模型的有效性与测距函数的精确度。所提出的方法可提升智能船舶的航行安全性,同时可为智能船舶环境感知需求提供新的思路。     

虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知研究

在分析水下多平台集群可变粒度态势感知发展的基础上,研究了多粒度水下态势感知的体系范畴提升及时空演进同步问题,提出虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知原理及方法。通过内嵌多物理知识和上下文情景模型的动态虚拟物理神经网络,以时空数据与情景信息为驱动,实现了跨领域多粒度水下态势感知及跨时空同步态势演进分析,为有效遂行水下攻防对抗任务提供协同智能决策支持。理论分析及数值结果表明,多粒度水下态势感知及其同步态势演进分析可以通过有效融合集群资源,增强信息优势并动态优化所涵盖的功能领域和时空规模。所提出的原理及方法可为水下立体攻防体系的构建和发展提供理论依据与技术参考。