基于K-L变换的无人机巡检图像特征提取方法

为了提升特征提取效果，提出了基于K-L变换的无人机巡检图像特征提取方法。利用双边滤波算法去除无人机巡检图像噪声，通过Retinex算法增强去噪后图像亮度，提升图像清晰度。实验证明：该方法可有效去除图像内部噪声，增强图像亮度，提升图像清晰度；可有效提取图像特征，样本维数为3时，特征值与特征向量偏离度最低；特征提取时的真实接受率高至0.9以上。     

基于注意力机制及滑窗检测的电网散断股识别算法

输电线路长期工作在室外环境,各种部件容易出现不同程度的破损,密切关系着电网的安全运作。随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展应用,利用无人机巡检完成输电线路缺陷识别已成为行业热点。针对导地线散断股缺陷识别率低的问题,提出基于注意力机制及滑窗检测的散断股识别算法,通过提升输入图像的质量,以提高目标检测模型的训练效果。经实验验证,检出率较之权重迭代等其他算法平均提升3.4%,误检率平均降低3.6%。     

基于阵列信号处理的北斗抗干扰终端设计

为提高北斗RDSS用户终端的抗干扰能力,设计并实现了一款基于阵列信号处理的北斗抗干扰终端.终端接收部分采用数字移相波束形成,发射部分采用射频移相波束形成技术,采用微带天线实现天线阵元.终端主机采用通用功能化硬件DSP与专用功能化硬件FPGA相结合的设计方案,完成抗干扰接收和低暴露发射的综合处理.通过对工程样机的测试,与...