自动引导系统中的类比例导引法

以自动引导过程中的脱靶量最小为目标,应用最优控制的相关理论,得出了自动引导系统中的一类新的导引方法--类比例导引法,与比例导引法相比,它充分考虑了目标和载机的机动.最后,对所得结论进行了数字仿真,表明了该导引法的最优性.     

全球化和反全球化的人性根据

从人的群体本性和类本性的视角研究全球化和反全球化就可以看出 ,全球化真正的内在驱动力来自于主体人的需求 ,是人的类本性的自觉 ;反全球化则基于人的群体本性 ,是对民族国家利益、地区利益和群体利益的突出强调。因此 ,在全球化的问题上 ,不能超越主体的现实发展状况 ,盲目乐观 ,必须看到反全球化也有其合理的一面。     

奇数维函数Walsh谱值分布特性研究

对奇数维函数的Walsh谱值分布特性进行研究 ,提出第I类线性免疫函数的概念并研究了这种函数的性质     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

C~3I系统中战场视频镜头检测与关键帧提取

在C3I系统中,通过大量的战场视频进行态势信息提取以及目标识别一个重要环节就是镜头检测和关键帧提取。针对战场视频中有较多的光照条件改变,以及战场视频处理算法要简单快速等特点,给出了一种基于颜色直方图差的镜头检测和关键帧的提取方法。基本思想是同一镜头内的帧在颜色特征上没有显著变化,当连续帧的颜色直方图差超过阈值时则认为镜头出现了转换,对于同一镜头内的候选关键帧,计算之间的距离并与阈值进行比较来确定是否为关键帧。在VC++6.0的环境下,经过编程实现验证,该方法有效可行。     

两个镜头给我们的启示

8月17日是中国运动员在奥运会上夺金的日子。全国观众在观看中充满了喜悦。就在当天赛事将要全部结束的时候,央视“新闻1＋1”播出的一则新闻却让人心头一颤。镜头前出现了伊拉克女运动员达娜在赛场上奔跑的场景,她在努力地奔跑,虽然她最终没有获得出线的资格．可是她还是成为奥运会上的一个焦点,成为世人揪心的焦点……     

蓝镜头

“金眼镜蛇2008”有实弹演习,加拿大海军“渥太华”号护卫舰访沪,英国防部公布去年“不懈”号核潜艇事故原因,德国煤体称法国总统将向英国借航母建欧洲舰队     

模糊聚类分析在多目标跟踪中的应用

为了解决在密集的环境中多目标跟踪的难题,本文提出了基于模糊聚类跟踪算法,主要是将人的模糊判断的特点引入到目标跟踪系统中,得以简单程序完成复杂的相关判别。利用模糊聚类方法的特点解决噪声背景下跟踪相关问题。仿真实验的结果表明,在杂波密度高的情况下,模糊聚类算法有它一定的优越性。     

基于GIS的战场电磁环境可视化研究

针对当前战场电磁环境不可见特征,部队指挥员对其认知的模糊性,运用地理信息系统GIS(Graphic Information System)探索战场电磁环境可视化问题。提出用空间聚类分析模型解决分析处理电磁辐射源空间分布上的一种或几种特征问题,并对系统数据库设计、功能模板设计、逻辑结构设计进行详细阐述。得到可视化系统设计方案,将为指挥员进行电磁态势分析、指挥作战提供有效的辅助决策工具。     

基于改进YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测

针对使用Faster R-CNN模型进行侧扫声纳图像沉船目标检测存在耗时长、效率低以及小目标漏警率高等问题,引入YOLOv3模型并结合侧扫声纳沉船图像数据集特点对模型进行了改进。首先,进行浅层特征融合的多尺度训练,从而增加沉船目标浅层特征在检测中所占比重;然后,使用K-means聚类算法重新设置先验框参数及大小,提高小目标检测精度;最后,采用二分类交叉熵函数改进YOLOv3算法中的损失函数,提高模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明：相比Faster R-CNN模型和传统YOLOv3模型,改进YOLOv3模型的AP值达到89.18%,分别提高了1.46%和0.57%;调和平均值F1达到89.08%,分别提高了2.33%和1.04%;检测图片耗时时间为Faster R-CNN模型的3/50,极大地提高了检测效率。该研究结果验证了改进的YOLOv3模型具有更高的检测精度和效率,对海底沉船搜救具有一定的实际指导意义。