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传统合成孔径雷达(SAR)图像中建筑物检测算法主要是在特定场景下通过人工提取特征进行特定类别的建筑物检测,存在平均检测精度不高、检测效率低的问题,为此提出一种基于改进YOLOv3的SAR图像中建筑物检测算法,通过深度学习实现建筑物的自动检测。制作SAR图像中建筑物数据集,针对建筑物的尺寸特点,通过改进的K均值聚类算法重新设置先验框大小;在结构上借鉴深度神经网络的聚合残差转换思想,将YOLOv3骨架网络中用于构建特征层的单路卷积残差模块改进为多路卷积残差模块,提高通道信息利用率的同时降低计算量;加入浅层特征融合模块,增加特征图中建筑物的形状特征所占比重,在特征融合层之前,使用转置卷积进行上采样,增加细节特征;使用改进YOLOv3算法进行建筑物检测模型的训练,并在测试集上进行测试。实验结果表明,相比原始YOLOv3算法,改进YOLOv3算法在SAR图像中建筑物数据集上平均检测精度提高了9.2%,召回率提高了6.3%,同时保持了较快的检测速度。 相似文献
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针对微机电系统(MEMS)陀螺仪数据误差建模不精确或无法给出模型的情况,提出了误差反馈(BP)神经网络辅助卡尔曼滤波对陀螺仪数据进行降噪处理的方法。分析卡尔曼滤波器的系统噪声方差Q矩阵可知,当模型不精确时可通过Q补偿。基于BP神经网络优化Q值原理,首先把采集到的MEMS陀螺仪数据输入卡尔曼滤波器得到Q;再把新息、滤波增益、量测噪声方差输入神经网络,把Q作为神经网络的输出,神经网络优化系统噪声协方差矩阵得到Q*;最后将Q*作为卡尔曼滤波算法系统噪声方差矩阵。实验结果表明,在建模不精确的情况下该方法也能有效提高陀螺仪的精度。 相似文献
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声频定向传输系统可向外发射具有高指向性的声波信号,在工业、医疗和军事等领域具有重要的研究意义和价值。换能器阵列作为该系统中最关键的一环,仍存在成本高,能量转化率低和设备结构复杂等缺点。该文采用遗传算法对阵列布局方式进行优化设计,分析了阵元排列方式和数目对阵列指向性的影响,以达到在减少阵元使用数量的同时有效抑制旁瓣的目的。仿真实验表明,采用遗传算法优化后的阵列可使用更少的阵元数目,同时获得更低的旁瓣,使能量更集中在主瓣方向。因此,该方法可降低阵列设计的复杂度和制造成本,对于声频定向传输系统的改进具有一定的借鉴意义。 相似文献
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基于PXI总线的导弹控制系统虚拟仪器网络测控系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
根据导弹控制系统测试的现状,提出了基于PXI总线技术的导弹控制系统虚拟仪器网络测控组建方案.系统将测控技术、虚拟技术和DataSocket技术有机结合,即提高了系统测试的自动化程度,降低了系统组建成本,增强了系统的灵活性、可靠性,功能更加强大,又充分体现了网络资源共享功能和负荷均衡的思想. 相似文献
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从常规导弹旅导弹装备保障能力评价目的出发,在分析装备保障能力人员评价原则的基础上,提出了具有系统性和实用性的常规导弹旅装备维修保障人员能力素质评判的指标体系.针对该指标体系中的不确定性因素,运用模糊数学中有关方法对其进行了模糊综合评判,建立了多级模糊评判的综合评价模型. 相似文献
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