改进YOLOv3在航拍目标检测中的应用

近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率（mean Average Precision,mAP）提高了12.7%。     

OpenGL与Windows坐标转换技术的研究

OpenGL与Windows窗口使用不同的坐标系统,但是在进行基于OpenGL的具有灵活和复杂图形人机交互的系统开发时,不可避免地要面临坐标转换的问题。为此结合军标系统项目的开发,采用理论和实践相结合的方法,首先分析了两种坐标的区别和联系,论证了坐标转换的具体公式,而后对实际的开发步骤进行了论述,对这一技术问题从根本上给予了解决,扩大了OpenGL的应用领域。     

基于Vega的坦克火力可视化仿真研究

坦克火力的可视化仿真是虚拟作战仿真的重要组成部分。从坦克火力可视化仿真的研究内容出发,首先论证了外弹道的仿真模型,而后结合Vega的具体仿真开发环境,论述了射击特效、毁伤效果仿真的具体实现方法,提出了利用Vega的路径与导航模块仿真外弹道的方法。最终达到了提高坦克火力仿真真实性的研究目的,取得了较好的实际效果,研究具有很强的实用性。     

联邦成员应用程序的一种模板实现

联邦成员应用程序的开发是基于HLA的分布交互仿真系统建设的难点和重点,其设计与实现复杂.为了提高联邦成员应用程序的开发效率,增强应用程序的通用性,通过对不同应用目的的联邦成员进行研究,提出了联邦成员应用程序开发框架模型,并以此为基础,设计实现了对象类模板、交互类模板、联邦成员类模板.实际的程序开发实验结果表明了模板的实际效果,可经过修改和扩充实现不同的仿真目的,并为自动化的程序框架生成工具的开发奠定了基础.     

基于UML的战时装备维修保障行动建模研究

针对战时装备维修保障行动建模仿真与优化分析对军事概念模型的需求,提出了一种面向保障力量运用的战时装备维修保障行动概念建模方法,分别从保障指挥行动和保障分队行动两个方面,运用统一建模语言,将组织结构静态建模与行为过程动态建模相结合,构建了战时装备维修保障行动概念模型体系,为下一步开展仿真实验分析奠定了军事概念模型基础。