【摘 要】
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随着人工智能技术的迅速发展,越来越多的基于人工完成的繁琐工作被转移至人工智能来完成。近年来遥感图像技术发展日趋纯熟,基于深度学习技术的遥感图像飞行器目标细粒度识别在机场管理、飞行器目标识别、航线监控等领域大放异彩。有一些飞行器隶属于同一大类,它们之间仅有局部的位置之间的细微差异,区分这些细微差异的飞行器的方法称为飞行器目标的细粒度分类,找出这些有细微差异的局部位置的方法称为飞行器关键点检测。遥感图
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随着人工智能技术的迅速发展,越来越多的基于人工完成的繁琐工作被转移至人工智能来完成。近年来遥感图像技术发展日趋纯熟,基于深度学习技术的遥感图像飞行器目标细粒度识别在机场管理、飞行器目标识别、航线监控等领域大放异彩。有一些飞行器隶属于同一大类,它们之间仅有局部的位置之间的细微差异,区分这些细微差异的飞行器的方法称为飞行器目标的细粒度分类,找出这些有细微差异的局部位置的方法称为飞行器关键点检测。遥感图像飞行器目标细粒度分类包括两个阶段:基于VGG-19深度卷积神经网络的飞行器关键点检测和基于部位全连接的
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星敏感器作为高精度姿态测量设备已被广泛应用于航空航天、深空探测、航海测量和武器制导等高科技领域,如何提高星敏感器的姿态测量精度来满足未来更高的民用和军事需求已成为该研究领域的热点问题。星敏感器的姿态测量精度主要取决于其内参数的标定精度,论文针对现有室内标定方法的不足,围绕星敏感器室内标定方法的内参数标定精度的提高进行深入研究。主要工作如下:1、分析了现有星敏感器标定的基本方法。详细推导了现有依赖姿
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机械振动广泛存在于武器装备的使用环境之中,有效的隔振控制是发挥军用产品技战术性能的基本保障,对提高武器装备性能与可靠度具有重要意义。为此,本课题基于磁悬浮技术开展电磁-机械复合隔振控制系统的研究工作,设计了主被动一体化的复合隔振装置和主动隔振控制算法,并对系统的隔振效果进行了仿真分析与实验验证。论文的主要工作包括以下几个方面:首先,为完成电磁-机械复合隔振控制系统的方案设计,对系统进行需求分析,提
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