基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

模拟海深条件下提升阀流动特性的实验研究

水压传动技术应用于深海环境可以直接从海洋中吸水加压,高压水作功之后可以直接排入海洋,不需要水箱和回水管道,大大简化了系统,具有独特的优势。然而,在深海作业时,液压元件的工况同陆地相比有较大的差异,海深压力相当于在元件出口加了一个背压。文中用背压来模拟海水压力,对以水作介质时背压对提升阀口流量特性的影响进行了实验研究。研究结果表明,背压使得流量饱和更容易发生;有背压时的流量系数比没有背压时的流量系数大;当阀芯和阀座有叠合时,背压对阀口流量特性的影响比阀芯和阀座没有叠合时的影响大。     

航空通信平行仿真系统研究

针对未来多域协同体系级作战下的航空通信动态规划需求,根据仿真系统与实际系统的虚实映射、实时同步、共生演进和闭环优化的系统目标,提出了平行仿真系统在航空通信装备作战效能提升、装备内场增量式集成测试验证、装备智能健康管理以及虚实结合的试飞训练等方向的应用构想,建立了一种面向航空通信的平行仿真系统架构,给出了系统组成,分析了系统涉及的实时数据采集、多分支并行仿真推演和基于人工智能的态势预测与智能决策等关键技术难题,为平行仿真技术在航空通信领域的具体应用奠定理论基础。     

台军近期提升反导作战能力的新动向

中国国防科技信息中心2000年12月29日报道近期,台军为提升反导弹作战能力,采取一系列新举措,主要情况是：     

美国战争动员体系的形成与发展

美国战争动员体系是一个由组织体系、资源体系、法规体系和计划体系等战争动员活动各要素构成的复杂系统。在240多年发展过程中,为适应国家安全形势和支援保障战争需要,美国不断调整改革战争动员体制,强化动员基础,建立健全动员法规和计划体系,战争动员体系逐步形成并发展完善,战争动员能力不断提升,在历次战争中发挥了重要作用。纵览美国战争动员体系形成与发展的历程,总体上可分为三个阶段。     

在正风促管中抓安全稳定

<正>习主席指出,安全是发展的基石。一个单位管理科学、风清气正会正气充盈,随之而来的是安全系数水涨船高;反之,管理混乱、邪气上扬,将会导致士气低落、人心涣散,埋下安全隐患。在实际工作中,必须厘清风气建设思路,推动管理水平提升,带动部队安全稳定。一、深刻认清管理和风气的本质内涵管理就其内涵是指管好事务、顺应规律行事,其直接依据就是规章制度、法律法规。习主席指出,军队能不能打仗、打胜仗,管理往往起着关键作用。必须认清抓好安全管理是实现部队良性发展的迫切需要。     

着眼战斗力生成模式转变提升军事软实力

随着新军事变革的不断深入,军事软实力在战斗力生成模式转变中发挥着越来越重要的作用。必须深刻理解战斗力生成模式转变与军事软实力在信息化战斗力生成中的科学内涵,准确把握军事软实力的重要作用,积极探索加强军事软实力建设的途径和方法,切实转变战斗力的生成模式,有效增强部队战斗力。     

以“双学”活动提升人武部干部的能力素质

人武部落实新编制后,人少事多的矛盾更加突出,对干部能力素质提出了新的更高的要求。根据我们多年的实践经验,在人武部开展"争做学习型军官,创建学习型团队"活动(简称"双学"活动),把"双学"活动作为维系生存的"第一     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。