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针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
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伺服性能是保证精确跟踪的前提条件,为了探索出提高快速反射镜伺服性能的控制方法,提出一种将模糊控制策略与PID结构相结合的模糊控制器用于快速反射镜伺服回路。该模糊控制器既继承了PID便于工程实现的优点,又拥有可自适应整定控制参数的特点,从而可提高现有快速反射镜的伺服性能,更好地适应各类运行工况。以基于高频摇摆电机的快速反射镜为应用对象设计了模糊控制器,进行仿真实验,并与基于传统PID控制的现有方案进行了对比。对实际工况下快速反射镜伺服性能的仿真实验结果表明:基于模糊控制策略的快速反射镜将抑制带宽从50 Hz提高到120 Hz、随机输入信号下稳态误差均方根从12.996″压缩到1.620″,验证了所提出的模糊控制器对提升快速反射镜伺服性能的可行性及有效性;基于模糊控制的快速反射镜可作为高精度复合轴系统中的子轴部分,应用于战术激光武器等要求跟瞄精度达到微弧度量级的光束定向场合。 相似文献
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以22Mn B5高强度钢U形件为例,建立B柱热冲压有限元模型,并通过Deform-3D软件对热冲压过程进行数值模拟。设定保压结束后U形件的最大减薄率以及最大温差作为评价指标,基于数值模拟和3因素5水平正交实验方法,分析了在多指标因素不同水平下冷却系统参数对保压结束后U形件的最大减薄率以及最大温差大小和分布规律的影响,获得参数的优化组合:冷却管道直径为Φ8.5 mm,两管道孔中心间距为30 mm,管道孔中心与模具型面距离为13 mm。通过热冲压实验,得到保压结束后U形件的最大温差为124.5℃,最大减薄率为4.73%,验证了优化参数组合的有效性,为热冲压模具冷却系统设计优化提供了理论参考。 相似文献
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