灭雷具图像声呐探测过程仿真模型

根据灭雷具上高分辨率图像声呐的工作原理和探测过程,从为部队官兵提供模拟训练平台的角度出发,利用计算机的图形、图像处理和虚拟现实技术,提出一种数学模型和物理模型相结合的图像声呐可视化建模思路。通过仿真,证明此种方法既便于计算机实现,又符合灭雷具图像声呐的真实探测和显示过程。同时,为了整个仿真系统的需要,简单地给出了系统中三维海底地形和水雷目标的数据模型和构造方法。     

基于生成对抗网络的空中目标图像生成算法研究

复杂实战背景下的空中机动军事目标视频图像数据较难获得,导致缺少训练数据,从而限制了基于深度学习的目标检测和识别算法的性能.为了解决这一问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)改进算法,采用随机向量作为输入,...     

基于训练网络的目标检测方法及应用

传统的Faster-RCNN目标检测网络以VGG16作为训练网络,其网络提取能力弱、检测速度慢,提出将inception网络与深度残差网络作为训练网络用于Faster R-CNN。在TensorFlow框架下,搭建相应的网络模型,并选取飞机、车辆、操场以及水箱的遥感图像进行了实验验证。实验结果表明,相比于VGG16网络,基于inception网络与深度残差网络作为训练网络的Faster R-CNN模型在识别精度和识别速度上都具有明显的优势。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

基于GoTa系统的远程图像传输研究

远程图像传输技术在目前军队后勤保障的应用范围越来越广泛,对于军队后勤的可视化建设起着十分重要的作用。采用了一种满足窄带条件下远程图像传输要求的图像编码方法,提出了一个通过GoTa数字集群通信系统进行远程图像传输的方案,并对其稳定性、安全性等指标进行了详细的分析。探索了远程图像传榆技术在军事应用中存在的问题和改进的方法,为构建适合军队后勤保障的远程图像传输系统提供了科学依据。     

FTIR测定在用润滑油碱值的快速方法

碱值是监控润滑油质量变化的常规指标,表示内燃机油的清净性与中和能力,通过测定碱值可为合理换油提供依据.利用傅里叶变换红外光谱快速测定在用润滑油碱值,它与标准方法相比,具有速度快,化学试剂用量小,精密度高,操作方便等显著特点.研究结果表明所建方法与国家标准方法的测定结果之间具有很好的一致性,测定结果的相对标准偏差小于5%.