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目的 基于深度学习的视觉跟踪算法具有跟踪精度高、适应性强的特点,但是,由于其模型参数多、调参复杂,使得算法的时间复杂度过高。为了提升算法的效率,通过构建新的网络结构、降低模型冗余,提出一种快速深度学习的算法。方法 鲁棒特征的提取是视觉跟踪成功的关键。基于深度学习理论,利用海量数据离线训练深度神经网络,分层提取描述图像的特征;针对网络训练时间复杂度高的问题,通过缩小网络规模得以大幅缓解,实现了在GPU驱动下的快速深度学习;在粒子滤波框架下,结合基于支持向量机的打分器的设计,完成对目标的在线跟踪。结果 该方法精简了特征提取网络的结构,降低了模型复杂度,与其他基于深度学习的算法相比,具有较高的时效性。系统的跟踪帧率总体保持在22帧/s左右。结论 实验结果表明,在目标发生平移、旋转和尺度变化,或存在光照、遮挡和复杂背景干扰时,本文算法能够实现比较稳定和相对快速的目标跟踪。但是,对目标的快速移动和运动模糊的鲁棒性不够高,容易受到相似物体的干扰。 相似文献
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预测相对高孔砂岩是甜点预测的重要任务之一,利用叠后地震属性预测孔隙度的方法在远井的位置结果不理想,通过叠前反演得到的泊松阻尼因子属性(PDF)在检测高孔砂岩方面有其独特优势。测井岩石物理分析发现:PDF不仅能识别砂岩,还与孔隙度相关性较高,非常适合应用预测高孔砂岩。在实际工区应用中发现PDF很好得刻划出了高孔砂岩(河道主方向)的分布特征,是一种定性孔隙度预测的新手段。 相似文献
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甚低频(Very low frequency,VLF)拖曳天线力学特征和控制是飞机对潜通信系统进一步深入论证需要解决的关键问题之一,而对其稳态动力学研究是进行甚低频拖曳天线力学特征和控制研究的基础。通过对载机盘旋时甚低频天线运动状态及其受力进行分析,应用牛顿定律建立机载甚低频拖曳天线稳态动力学模型。运用打靶法对其稳态动力学模型进行求解,分析载机速度、倾斜角和天线末端锥袋质量对天线末端锥袋量纲一半径和天线垂直度的影响。仿真结果表明在阻力系数较小时,在一定的倾斜角和载机飞行速度范围内其垂直度和天线末端量纲一半径存在多值情况,会导致拖曳天线系统的不稳定;在一定的阻力系数下,减小飞机速度,增加载机的倾斜角,能够提高甚低频拖曳天线的垂直度;单一增加天线末端锥袋质量来提高垂直度是不可行的。 相似文献
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基于环形像素点匹配的快速图像跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
相关跟踪法能有效地跟踪目标,但非常费时。序贯相似检测法结合了粗-精搜索策略,在跟踪性能和时间上都有很大改进,但在处理时间上还有进一步提高的可能。基于特征点的跟踪方法在跟踪时运算量小,但提取目标的特征时需要大量运算,且特征点的提取往往不理想。针对以上不足,论文提出了基于环形像素点匹配的快速图像跟踪算法,该算法采用环形像素点为特征点,在借鉴序贯相似检测法的基础上,对匹配区域先进行粗搜索以确定待匹配窗口,再进行精搜索以确定正确的匹配窗口,最后利用相关跟踪法中的归一化相关系数确定模板的更新策略。实验结果表明,该算法不仅能稳定地跟踪目标,与相关跟踪法和序贯相似检测法相比,在处理时间上具有明显的优越性。 相似文献
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来波飞行器由于其具有高升阻比特性而成为国内外高超声速飞行器研究的热点.介绍了飞行器多学科设计优化(MDO)的发展概况,简述了乘波构形优化设计的研究进展.在此基础上对高超声速乘波飞行器MDO的理论基础进行了分析,阐述了应用MDO技术进行高超声速乘波飞行器设计的必要性和可行性.重点从气动和结构系统的协同优化设计、机体和推进系统的一体化优化设计以及气动和控制系统的综合优化设计等3个方面讨论了MDO在高超声速乘波飞行器设计中的应用现状.提出了今后应加大对MDO集成框架的开发力度,大力开展包含可靠性和经济性分析的高超声速乘波飞行器多目标MDO研究. 相似文献
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