基于VEGA PRIME激光制导导弹三维视景仿真设计

三维视景仿真依据仿真目的,可实时再现导弹攻击目标的全过程,为激光制导武器半实物仿真的飞行仿真、航迹规划等提供了直观的分析手段。通过Vega prime和Creator建立了导弹攻击目标的三维视景仿真系统中所需的三维实体模型、地形模型、天空、海面、雪地和碰撞等特殊效果并对其进行优化处理。依据导弹弹道解算模型实时解算导弹弹道参数,通过人机交互界面实时显示导弹飞行的位置和姿态,实现了导弹攻击目标的可视化仿真。     

基于局部特征的卷积神经网络车灯识别

为了解决车辆管控工作中出现的肇事车辆逃避交通监管的问题,对数据集处理方式和局部特征的车型分类算法进行研究.首先,以AlexNet网络为基础分析了各个网络结构对于输入图片的敏感程度,从网络层数和卷积核尺寸上进行网络优化得出IM-AlexNet网络.然后,使用数据增强方式处理后的自建数据集,训练IM-AlexNet分类模型网络.最后,在HOG-SVM、GoogleNet和VGG16三种模型上进行对比实验并分析.实验结果表明:IM-AlexNet网络在验证集上准确率达到96％左右,损失值低于0.2,训练速度达到3 s/step.在混淆矩阵中IM-AlexNet网络模型总体准确率达到69％,完成了局部特征对车型分类的实验,分类准确率大大提高.