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遙測實時圖像處理顯示系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

遙測實時圖像處理顯示系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡][航空航天]

在飛行試驗中,遙測圖像由于其直觀、實時顯示目標飛行器的飛行狀態(tài)畫面,可供各級指揮決策和技術人員分析查看,在保障飛行試驗安全性、高效性等方面發(fā)揮了重要作用。設計了一套地面遙測圖像實時解碼系統(tǒng),在完成關鍵遙測參數(shù)實時處理基礎上,通過多站遙測數(shù)據(jù)的實時拼接、實時分路等處理手段,改善單一遙測地面站數(shù)據(jù)不完整帶來圖像畫面丟失的問題,保障了遙測關鍵參數(shù)實時處理和遙測圖像的完整傳輸。

發(fā)表于:12/17/2020 2:52:10 PM

多目超高清機場視頻拼接系統(tǒng)設計與軟件實現(xiàn)

多目超高清機場視頻拼接系統(tǒng)設計與軟件實現(xiàn)[其他][其他]

圖像拼接技術應用范圍十分廣泛,如全景圖片、城市建模以及視頻監(jiān)控等工程應用領域。針對機場中多臺超高清攝像機監(jiān)控的場景,設計了一種全景多路超高清監(jiān)控視頻拼接系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用具有重疊區(qū)域的多路視頻進行實時拼接,從而形成具有更大視角的全景視頻,給決策人員提供全面而有效的支持。系統(tǒng)將傳統(tǒng)的圖像拼接技術運用在視頻拼接上,采用分布式的系統(tǒng)架構并設計了一種視頻文件傳輸算法,保證了系統(tǒng)流暢、穩(wěn)定地運行。首先介紹了該系統(tǒng)軟硬件環(huán)境,給出了系統(tǒng)的總體設計;其次介紹了系統(tǒng)的關鍵功能設計以及主要界面實現(xiàn);最后進行了實驗測試,得出相關實驗數(shù)據(jù)。經(jīng)過測試,該系統(tǒng)實現(xiàn)了8路4K視頻的拼接,顯示流暢,無明顯拼接痕跡,且對一幀的處理時間小于40 ms。

發(fā)表于:12/17/2020 2:47:12 PM

安全類文章的多文本分類系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

安全類文章的多文本分類系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

目前安全類網(wǎng)站信息的分類標簽各不相同,沒有統(tǒng)一分類標準,使安全類網(wǎng)站無法準確地向用戶展示特定類別的安全信息。面對大量的安全類網(wǎng)站的技術類文章信息,用戶需要花費大量的時間來識別文本類別。因此,設計一個多文本分類系統(tǒng)對于提高安全類網(wǎng)站的用戶體驗和使用效率具有重要意義。開發(fā)了一套基于CNN和LSTM混合模型的安全類文章多文本分類系統(tǒng),本系統(tǒng)采用基于Scrapy框架的網(wǎng)絡爬蟲,該網(wǎng)絡爬蟲支持定制化配置提取不同布局的頁面數(shù)據(jù),支持數(shù)據(jù)持久化存儲。并在 CNN和 LSTM混合模型基礎上設計實現(xiàn)了多文本自動標注模塊,實現(xiàn)了網(wǎng)站安全類信息的自動分類,相對傳統(tǒng)的CNN和LSTM模型分類準確率分別提升1.79%和1.54%,F(xiàn)1值分別提升1.02%和0.32%。

發(fā)表于:12/17/2020 2:44:41 PM

一種基于SSD與FRN相結合的密集連接行人檢測算法

一種基于SSD與FRN相結合的密集連接行人檢測算法[其他][其他]

現(xiàn)實場景行人的復雜性和多樣性使得行人檢測成為計算機視覺領域中一個既具有研究價值又極具挑戰(zhàn)性的熱門課題,為提高其準確性,提出一種基于SSD(Single Shot Multibox Detector)與FRN(Filter Response Normalization)相結合的密集連接行人檢測算法,將串聯(lián)式的SSD基礎網(wǎng)絡修改為引入上下文語義信息的多層融合的密集連接的FRN網(wǎng)絡結構,運用聚類思想設置適宜行人尺度的候選框,并且根據(jù)行人尺寸的統(tǒng)計分布規(guī)律調(diào)整不同檢測層的縮放因子,從而實現(xiàn)端到端訓練。在融合數(shù)據(jù)集和VOC2007TEST數(shù)據(jù)集上驗證該模型的性能,相比于SSD方法,該方法準確率AP(Average Precision)分別提高5.8%、2.9%,具有更高的準確性和魯棒性。

發(fā)表于:12/17/2020 2:41:08 PM

卡塞格倫天線跟蹤速率改進型測試方法研究

卡塞格倫天線跟蹤速率改進型測試方法研究[其他][工業(yè)自動化]

卡塞格倫天線在檢測與維修過程中,需對其跟蹤目標速率進行測試。針對傳統(tǒng)測試方法存在耗時長、成本高、準確率低的缺點,在對傳統(tǒng)測試方法研究基礎上,提出了基于單目標源定位追蹤方式的改進型測試方法。試驗表明該方法減少了測試用時,節(jié)約了成本,提高了準確率。

發(fā)表于:12/17/2020 2:36:14 PM

基于Android的PDR改進算法研究

基于Android的PDR改進算法研究[人工智能][工業(yè)自動化]

基于Android開發(fā)實現(xiàn)了一款室內(nèi)定位軟件,采用PDR(Pedestrian Dead Reckoning)算法作為室內(nèi)定位算法,利用智能手機內(nèi)置加速度傳感器、磁場傳感器來實現(xiàn)步數(shù)、步長和航向的檢測。同時,在基本的PDR算法的基礎上做了改進,即采用卡爾曼濾波平滑處理步長、粒子濾波優(yōu)化結果。最后對改進的算法進行實際測試,直線為主的軌跡中采用直線判定后誤差為0.64 m;曲線為主的軌跡中采用兩種濾波方法優(yōu)化后誤差為1.08 m。

發(fā)表于:12/17/2020 2:31:00 PM

基于深度學習的視頻火焰識別方法

基于深度學習的視頻火焰識別方法[人工智能][其他]

針對傳統(tǒng)視頻火災檢測方法依靠人工經(jīng)驗提取火焰特征,誤報率高、魯棒性差的特點,提出一種基于深度學習的視頻火焰識別方法。該方法充分利用火焰的運動特征和顏色信息,先使用改進的五幀差法和自適應混合高斯建模法進行運動目標提??;再采用RGB-HSV混合顏色空間模型篩選出圖像中可能的火焰像素區(qū)域;最后將以上兩個步驟結合起來進行疑似火焰區(qū)域提取,并將疑似火焰區(qū)域圖像傳入預訓練的AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行火與非火的精確識別。通過對多種場景下火焰視頻的測試結果表明,提出的方法具有較高的召回率、準確率和較低的誤報率。

發(fā)表于:12/17/2020 2:30:25 PM

基于Linux的機械臂實時控制系統(tǒng)研究

基于Linux的機械臂實時控制系統(tǒng)研究[其他][其他]

針對我國自主研發(fā)的機械臂控制系統(tǒng)較少,多依賴于國外價格昂貴的商用系統(tǒng),采用在Linux中加入RT補丁的實時改造方法,以六自由度機械臂為研究對象,在下位機上進行系統(tǒng)架構搭建,實現(xiàn)一個包括TCP通信進程、譯碼進程、插補逆解進程、I/O進程的一個多任務處理的機械臂控制系統(tǒng);同時對機械臂的上位機進行軟件設計,實現(xiàn)人機界面指令輸入、狀態(tài)顯示、通信等功能,為機械臂的實時控制系統(tǒng)提供了一種有效開發(fā)方案。通過采用RT測試工具集進行實時性檢驗,其結果滿足實時性,同時利用MATLAB/Robotic Toolbox工具箱建立機器臂運動學模型,對機械臂運動空間及軌跡進行仿真,得到了連續(xù)平穩(wěn)的末端曲線,仿真結果證明了控制系統(tǒng)設計的正確性以及可行性。

發(fā)表于:12/17/2020 2:30:00 PM

采茶機器人SCARA機械手的軌跡規(guī)劃與控制

采茶機器人SCARA機械手的軌跡規(guī)劃與控制[其他][其他]

考慮到采茶機器人的整體性能,采用SCARA機械手作為其采摘機構,以滿足名優(yōu)茶自動化采摘的需求。首先采用D-H法建立機械手的運動學模型,并結合MATLAB Robotic Toolbox建立其空間仿真模型;其次采用五次多項式插值算法對機械手主要關節(jié)的運動進行軌跡規(guī)劃;最后將SCARA機械手簡化為XOY平面內(nèi)的兩關節(jié)機械手,結合其一般動力學模型,在MATLAB/Simulink中采用S函數(shù)設計基于自適應算法補償?shù)腜D控制系統(tǒng),進行軌跡跟蹤仿真實驗。實驗結果表明自適應魯棒PD控制策略能夠精確地跟蹤機械手大臂和小臂關節(jié)的控制輸入,使得各關節(jié)能夠快速地跟蹤到期望位置,跟蹤誤差較小。

發(fā)表于:12/17/2020 2:26:00 PM

基于深度回歸的指針儀表讀數(shù)識別方法

基于深度回歸的指針儀表讀數(shù)識別方法[人工智能][其他]

現(xiàn)有儀表讀數(shù)識別方法通過檢測指針和刻度獲取讀數(shù),對輸入的儀表圖像質(zhì)量要求較高,為此提出一種新的基于深度回歸的指針儀表讀數(shù)識別方法。該方法首先由儀表圖像獲取圖像特征,然后通過方向回歸模塊預測指針方向,最后根據(jù)指針角度計算儀表讀數(shù)。相比于其他方法,該方法采用端到端的回歸方式進行直接學習,具有更強的識別能力。在較大規(guī)模變電站儀表圖像數(shù)據(jù)集上,該方法取得了97.2%的讀數(shù)精度,相比于基于Mask R-CNN的儀表讀數(shù)識別方法提高了7.4%。定性分析和定量分析結果表明,相比于現(xiàn)有的儀表讀數(shù)識別方法,該方法對表盤圖像干擾具有更強的魯棒性。

發(fā)表于:12/17/2020 2:23:28 PM

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