一种基于特征匹配的实时电子稳像算法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法。将改进的Kanade Lucas Tomasi(KLT)算法用于特征提取,并提出一种新的基于灰度投影均值的特征匹配算法。为了保证稳像结果的鲁棒性,还给出了特征的有效性检验方法。另外,基于高实时性对运动滤波算法的要求,在有意运动参数估计中采用了递归Kalman滤波法。实验表明,在微机上稳定单帧图像仅需24.7ms,能够满足实时性要求,且具有良好的稳像效果。     

Bidirectional parallel multi-branch convolution feature pyramid network for target detection in aerial images of swarm UAVs

In this paper, based on a bidirectional parallel multi-branch feature pyramid network (BPMFPN), a novel one-stage object detector called BPMFPN Det is proposed for real-time detection of ground multi-scale targets by swarm unmanned aerial vehicles (UAVs). First, the bidirectional parallel multi-branch convolution modules are used to construct the feature pyramid to enhance the feature expression abilities of different scale feature layers. Next, the feature pyramid is integrated into the single-stage object detection framework to ensure real-time performance. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are conducted on four datasets. For the PASCAL VOC dataset, the proposed algorithm achieves the mean average precision (mAP) of 85.4 on the VOC 2007 test set. With regard to the detection in optical remote sensing (DIOR) dataset, the proposed algorithm achieves 73.9 mAP. For vehicle detection in aerial imagery (VEDAI) dataset, the detection accuracy of small land vehicle (slv) targets reaches 97.4 mAP. For unmanned aerial vehicle detection and tracking (UAVDT) dataset, the proposed BPMFPN Det achieves the mAP of 48.75. Compared with the previous state-of-the-art methods, the results obtained by the proposed algorithm are more competitive. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively solve the problem of real-time detection of ground multi-scale targets in aerial images of swarm UAVs.     

CRF与规则相结合的军事命名实体识别研究

作战命令的分词是作战指令自动化生成、文图转换等各种指挥自动化技术的重要基础。在作战指令进行分词处理的过程中,军事命名实体的识别是技术难点之一。命名实体是信息的主要载体,它的识别是军事信息抽取的关键。提出了一种基于CRF模型与规则相结合的命名实体识别方法,结合基本特征与外部词典特征,提高了实体识别效率;在后期进行规则优化,最终实现高效的命名实体识别。实验证明,该方法是行之有效的。能够成功解决命名实体的自动识别问题。     

空空导弹后射火控技术

对空空导弹后射火控技术进行了分析,重点讨论了后射中的导弹控制问题。由于在后射过程中的速度过零阶段,导弹的气动力无法提供足够的法向控制力,给出了气动力/推力矢量控制相结合的复合控制方案,并以此导弹控制模型实现了后射火控过程。通过数字仿真,比较了后射火控与越肩发射火控的不同攻击过程,表明所提出的导弹复合控制方案可以解决导弹后射火控问题,后射与越肩发射相结合可以更好地实现全向攻击。     

基于定子反电势E的异步电机速度辨识方法

针对以转子磁通作中间变量 ,利用定子电压电流辨识电机转速的MRAS方法存在的问题 ,提出以反电势作中间变量的改进的MRAS转速辨识方法 .通过对无速度传感器矢量控制系统的仿真 ,表明该方案具有较好的实用性     

一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

基于特征值的单矢量水听器目标检测算法

针对水下目标检测在低信噪比与非平稳背景噪声情况下性能下降的问题,结合特征值检测算法原理,给出一种单矢量水听器联合信息互相关检测算法。该算法利用电子旋转导向角度与振速信息构成一种组合振速,并结合声压信息得到一种互相关值,在大快拍无信号条件下,该值满足渐进高斯分布;将该值除以解析振速与声压信息的协方差矩阵最小特征值,得到一种检测统计量;通过与门限值比较,实现目标检测。理论分析可见,所提检测算法无须背景噪声的先验信息,并且可以通过调节导向角度提高检测性能;在单目标情况下,利用检测统计量与导向角度的对应关系可实现目标方位估计。仿真与实测数据结果表明,相比于单矢量水听器最大最小特征值检测算法与能量检测算法,所提算法检测性能优良,适合于单矢量水听器目标预警检测。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。