【摘 要】
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针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大问题,Focal Loss可有效应对数据均衡性问题,SE模块引入通道注意力机制对特征图进行加强,可进一步利用提取的通道间相关性增强有效特征并抑制无效特征.通过仿真实验,验证了算法能够在增加少
【机 构】
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海军航空大学,山东烟台264001;中国人民解放军92318部队,北京 100000;中国航天科工集团有限公司第二研究院,北京100854
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针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大问题,Focal Loss可有效应对数据均衡性问题,SE模块引入通道注意力机制对特征图进行加强,可进一步利用提取的通道间相关性增强有效特征并抑制无效特征.通过仿真实验,验证了算法能够在增加少量计算条件下提高目标检测准确率,进一步增强模型的表征能力,有效提高目标检测效率,可为相关工程应用提供参考.
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针对现阶段核反应堆容器检测平台无法实现全自动定位、定位精度低等问题,文中提出一种基于机器视觉的精确定位方法.首先结合定位特征、测量环境及定位需求设计精确定位分系统,并对定位分系统的布局进行优化调整;其次利用空间圆拟合与SVD实现探头轴线的标定和检测平台全局坐标系的统一;然后通过图像筛选与特征拟合,采用平面切割法实现贯穿件轴线的测量,在此基础上计算出探头轴线的对中偏差值,并转化到运载小车坐标系下,驱动小车进行精确定位;最后在模拟检测现场对该方法的定位性能进行实验验证.结果表明,精确定位分系统的定位误差可控制
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