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测控技术

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紧缩场雷达测试系统,了解一下
发布时间:
2022-01-12 09:17
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一种高轨空间目标宽带一维像特征提取方法
摘要:
由于受到发射机功率和天线孔径的限制,地基空间目标探测雷达一般采用脉冲积累增程技术对高轨空间目标进行探测。针对脉冲积累条件下,空间目标的雷达散射截面(RCS)特性和轨道特性在目标识别和身份确认等方面存在的缺陷,提出了一种基于分段相参处理的高轨空间目标宽带一维像特征提取方法,利用模拟同步轨道目标数据,成功获取了高分辨率宽带一维距离像。实验结果表明,不同目标的宽带一维像具有显著差异性,而同一目标不同时刻具有明显一致性。该技术可为高轨空间目标尺寸估计、个体确认和状态判别提供有力支撑。
基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测
摘要:
针对目前行人检测算法计算量过大和对小尺度行人检测精度不高的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测方法,设计了一种包含9个卷积层的深度神经网络架构。在进行行人检测时,首先,对输入图像进行分块预处理操作,避免损失原始图像的视觉信息;然后,将网络不同层的卷积特征进行融合,提升行人特征的区分能力和表达能力,进而提升行人检测的精度,在保证检测精度的同时有效降低网络的复杂度。在INRIA、Caltech等公共行人数据集上的实验结果表明,所提出的行人检测方法能够有效检测小尺度的行人,且网络架构的参数量更少,检测速度更快,能得到更高精度的行人检测结果。
基于RF-GA的六维力传感器解耦方法
摘要:
多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高。通过设计新型RF-GA(基于遗传算法的改进随机森林算法)解耦方法解决多维力信息的解耦问题,实现提高力传感器检测精度的目标。针对随机森林算法中含有大量子树,但每个子树的预测准度无法保证的问题,利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选,保留优质子树,从而提高预测精度。以基于应变检测的六维力传感器为实验对象,将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中,并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证。与现有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点,实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度。
基于图像轮廓曲线的拐点检测算法
摘要:
拐点是图像很重要的特征,包含图像的主要结构信息,拐点检测对图像配准、目标识别和三维重建等任务的处理都有着非常重要的作用。从研究轮廓上点的曲率出发,针对传统基于轮廓的拐点检测算法对噪声和局部变化敏感而造成检测结果不稳定的问题,提出一种间接反映轮廓曲率特性的方法,记为APTD(Accumulation of Point to Tangent Distance)。使用高斯函数对轮廓曲线进行平滑处理,轮廓上点的曲率越大则该点附近的点到该点处切线的距离也越大,根据这一思想,将轮廓上点附近支撑域内的点到该点所对应切线相对距离的累加和作为拐点的判别函数,从而实现轮廓拐点的检测。经由数学推导表明所提出的算法具有合理性和可行性,对比实验分析表明该算法精度高、运算量小、定位准确。
基于机器视觉的材料力学性能全场测量方法
摘要:
随着机器视觉测量技术的不断发展,在材料力学性能测量方面,机器视觉领域内的多种方法均表现出很好的应用效果。叙述了机器视觉技术在力学性能中全场光学测量方法,着重介绍了基于机器视觉的视频引伸计、数字图像相关和散斑干涉等技术进展及应用。对机器视觉在力学性能全场测量的技术研究与应用进行了总结,并展望了未来的发展趋势。
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