中美在联合战役理论与实践中的差异

联合战役是由两个以上军种的兵力组成的联合军团,在联合指挥机构的统一指挥下,协调一致共同进行的战役。随着科学技术的发展及其在军事领域的广泛运用,联合战役作为一种作战形态,也在不断改变、发展和完善。中美两国的科学技术水平和两国军队的武器装备档次都存在较大差距,因此,关于联合战役的理论和实践也必然存在许多差异。分析这种差异,对深化我军的联合战役理论研究,具有很大的现实意义。中美在联合战役理论与实践方面的积累不同在第一、二次世界大战和战后的历次局部战争中,美军共实施联合战役上百次之多。其中,如诺曼底登陆战役、海湾战争等都是现代联合战役的典型战例。此外,美军还组织了数以千次计的大规模联合战役演习。90年代中期以来,美军     

提高联合战役 后勤保障能力

高技术条件下诸军兵种联合战役,参战力量构成多元、战场多维,作战行动和样式多样,高技术武器装备大量使用,导致交战双方的对抗异常激烈,战役节奏快、物资消耗巨大,对战役后勤保障的依赖性也越来越大,使保障的内容不断增加,保障任务艰巨繁重。因此,尽快使战役后勤保障体系和能力与作战体系相适应,实现“保障有力”的总目标,是未来我军打赢高技术条件下联合战役的迫切要求。适应联合战役多种作战力量、多维战场空间整体作战的要求,提高战役后勤的立体综合保障能力我军未来联合战役,是一个集陆、     

从《2020年联合设想》看美军未来发展方向

美军参联会主席亨利·H·谢尔顿上将今年5月30日公布了指导美军21世纪联合作战的纲领性文件——《2020年联合设想》(Joint Vision 2020)。该文件强调了未来“不确定之敌”的威胁,明确了“全面优势”的具体指标,进一步拓展了“联合作战”的基本内涵和作战原则,提出了新世纪美军的发展方向及改进措施。     

集输油联合站火灾成因及预防

集输油联合站是各大油田中起枢纽作用的原油汇集、存储、加工、外输的生产单位 ,其火灾危险性大 ,后果严重 ,文章就其火灾的成因及预防对策作出分析。     

对联合登陆突击旅炮兵运用的几点看法

联合登陆突击旅是联合登陆突击集团在登陆作战中达成战役突破的重要力量。本文对联合登陆突击旅的炮兵兵力区分、作战编成、战斗配置、火力运用等问题谈了几点看法。     

基于神经网络的螺丝表面缺陷检测

针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。     

基于改进YOLOv5s轻量化模型的红外场景目标检测方法研究

红外技术在防备夜间作战和隐蔽作战中发挥的作用是至关重要的,针对如何平衡红外图像检测精度与轻量化的问题,提出一种基于红外场景下的轻量化目标检测模型M-YOLOv5。该网络模型采用改进的ShuffleBlock模块替换原有的CSP骨干网络。此外,应用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模块,在C3模块中加入SE注意力机制,降低冗余信息,提高特征的区分性和表征能力,重新设计损失函数,E-IoU作为新的损失函数,加快模型收敛速度。在公开数据集FLIR上进行了实验,实验结果表明：改进之后网络模型的平均检测精度达到73.0%,仅降低2.9个百分点,而M-YOLOv5模型的网络参数数量、理论计算量分别减少40%、39%,模型的推理速度提高52%,满足部署于边缘设备的需求。     

基于航拍视频的车辆目标跟踪方法

以无人机拍摄的运动车辆为研究对象,针对航拍视频中的某一车辆目标,研究其目标跟踪方法。为准确预测车辆在未来帧中出现的位置,提出基于K邻域的目标预测算法,对于车辆目标可能会出现被全部遮挡的情况,提出基于车辆运动状态估计的抗遮挡算法,在目标检测过程中,针对可能会有多个目标被检测出来的情况,提出多特征融合的图像匹配算法以对检测结果进行匹配。将上述算法相结合,形成车辆目标跟踪方法。测试结果表明,提出的目标跟踪方法平均准确率达到了91.1%,准确率相对于常见的目标跟踪算法提升了约6.35%。     

航空插头焊接异常检测技术

由于航空插头座针孔较为密集,结构复杂且应用要求偏高,常规图像分割方法通常应用于检测对象特征稀疏的图像处理中,无法检测焊接点密度较高的航空插头的微小异常.为此,提出了基于机器视觉的航空插头焊接异常检测方法.利用OpenCV对图像进行预处理、阈值分割及查询焊杯轮廓信息,依据轮廓信息计算焊杯面积,检测焊杯搪锡,可以检测漏焊以...     

舰船磁场动态检测中舰船航迹测量方法研究

针对目前采用GPS或全站仪定位时需要与舰船合作操作、效率低下等问题,提出了一种基于图像匹配定位技术的舰船航迹测量方法,即当舰船通过测量区域时,利用两台摄像机对其进行同步拍摄,然后将视频实时传输至笔记本,再用光流法、Meanshift算法和SURF特征对视频进行处理从而得到舰船在不同时刻的三维坐标,最终确定其航向和位置。实验结果表明:在10 m的拍摄距离下,目标定位误差平均为0.096 m。采用该方法对舰船航迹测量时定位精度较高且后期操作简单易行,具有非合作的特点。