船体梁爆炸损伤识别方法研究

针对目前在船舶爆炸损伤试验中不能有效获得船舶损伤数据,将爆炸过程中船舶船体梁总振动固有频率与爆炸损伤前完好船体总振动固有频率进行对比,建立完好船体和损伤船体多种假想损伤的固有频率数据库,采用神经网络智能方法得到频率改变特征参数与损伤参数的映射关系,对船舶结构损伤状态进行判断.以一艘1500吨级的船舶为研究对象,通过仿真...     

基于计算机视觉手势识别的人机交互技术研究

基于手势识别的人机交互技术中,存在静态手势识别速度慢和精度低,以及手势动作可扩展性不强等问题,提出了融合注意力机制的Yolov4-Tiny算法,采用基础手势结合手势状态变化方式设计动作语义,根据动作语义调用相应的应用函数,实现人机交互.测试结果表明:所设计的算法在保证识别速度的基础上识别精度提升了19.38％,动态手势...     

图像识别在自主式潜水器自动探雷中的应用

为了实现自主式潜水器自动化探雷的功能,提出了基于K-L变换的目标光学实景像素灰度分布特征提取方法,针对光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.通过对待识目标图像的重建,实例证明,结果是满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

基于通用黑板模型的IMSE网络中心节点识别

运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。     

基于MUSIC算法的罗兰C接收机天地波自动识别方法研究

针对常规罗兰C接收机天地波识别方法不能有效利用信号能量的缺点,根据天波到来时间的估计与合成信号频率的分离相似的特点,提出了一种基于多信号分类算法估计天波延迟的方法.该方法在低信噪比条件下可分离出地波和天波,并能根据天波的延迟变化实时地选择接收机采样基准点的最佳位置.计算机仿真结果表明,该方法可以用于天地波的自动识别,能增加基准点处的信噪比,因而能显著提高罗兰C接收机的性能.     

改进的YOLOv5地面军事目标识别算法

针对战场复杂背景下地面军事目标识别算法性能较低的问题,提出一种基于并行注意力机制的PAL-YOLO地面军事目标识别算法。该算法在自建地面军事目标数据集下,对目标的锚框进行重新聚类;在网络的Backbone中加入通道-空间并行注意力机制模块,提升目标特征提取能力;通过采用Alpha＿IoU对目标识别分类器的损失函数进行改进,加速模型收敛。结果表明,改进后的算法在保证模型空间复杂度的同时,mAP值提升了6.4%,FPS提升6%。     

采用重构吸引子的辐射源个体识别技术

为解决现有基于相空间个体识别方法面临重构特征矢量维数高、计算效率低、鲁棒性差等问题,从非线性动力学角度出发,构建了基于重构吸引子的辐射源个体识别框架,并在此框架内提出了基于等距映射的辐射源个体识别技术。该技术采用等距映射从相空间中重构辐射源吸引子,可以更低的维度描述辐射源系统动力学特性,反映辐射源个体的“指纹”特征。实验表明该方法识别准确率更高、效率更高、听鲁棒性更强。     

军事任务中基于手势的交互技术研究

未来战场是高度无人与机器化的,如何对无人机器进行有效控制、完成作战任务,这是一个值得研究的问题。对手势识别技术的背景进行了介绍;简述了近年手势识别技术（体感类与视觉类）;对现识别技术的共性问题进行了分析总结,并提出了相应的改进方法。利用滑动窗口与肤色模型提出了一种手指信息（个数与指宽）检测技术,并完成了本研究系统原型设计。     

最大隶属原则在无人机情报识别中的应用

本文分析战场目标特征,探讨影响无人机照相侦察能力的因素,提出用最大隶属原则识别无人机侦察情报的方法。通过仿真举例,验证这种方法的有效性和可行性。     

数字调制信号的神经网络识别方法

提出数字调制信号的人工神经网络识别方法，从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取五种特征参数，用于训练神经网络对数字调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。