【摘 要】
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陆、海作战中,雾气会严重影响目标的辨识度,降低目标检测精度,对图像制导弹药跟踪、制导控制产生不良影响。在大气散射物理模型的研究基础上,充分分析雾天弹载图像暗通道像素值的变化趋势,提出透射率渐变假设。随后,利用随机采样一致性方法与最小二乘拟合算法确定每行像素的暗通道值,并通过粒子群算法求解暗通道模型中的超参数,建立了基于透射率渐变的暗通道去雾模型。实验结果表明:算法在弹载应用环境下可以获得适合人眼视
【基金项目】
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军队“十三五”预研基金项目(301070103)。
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陆、海作战中,雾气会严重影响目标的辨识度,降低目标检测精度,对图像制导弹药跟踪、制导控制产生不良影响。在大气散射物理模型的研究基础上,充分分析雾天弹载图像暗通道像素值的变化趋势,提出透射率渐变假设。随后,利用随机采样一致性方法与最小二乘拟合算法确定每行像素的暗通道值,并通过粒子群算法求解暗通道模型中的超参数,建立了基于透射率渐变的暗通道去雾模型。实验结果表明:算法在弹载应用环境下可以获得适合人眼视觉特性的去雾图,解决传统大气光值A估计不准导致的色彩失真问题,大大提高了有雾天气下的目标清晰度,对于提升
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研究了碱性玫瑰精在不同浓度、不同溶剂、不同PH和不同激发光照时间下的荧光特性,并分析了这些因素对碱性玫瑰精荧光光谱的影响。当碱性玫瑰精的浓度小于1×10-4g/L时,其荧光强度与浓度程线性正相关,当碱性玫瑰精的浓度大于4×10-3g/L时,随着碱性玫瑰精浓度增加时,其荧光波普发生红移,荧光强度先增加后减少;当溶剂介电常数增加溶液荧光强度增加,溶剂偶极距增加波长会发生特殊效应红移;当pH值为1~2时荧光强度逐渐增强,当pH>3时荧光强度基本维持不变;碱性玫瑰
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针对未知动态不确定环境下的移动机器人路径规划寻优问题,介绍一种生成最小快照轨迹的分析方法。考虑到多项式轨迹的选择需要约束QP使路径导数的成本函数最小化,因而通过每个给定的航路航点生成一个最小的快照多项式路径。对于航路航点,给出了路径点,并且在一定时间顺序下通过这些航路航点得到路径,生成最小快照轨迹。最后,立足于实验室现有条件,对所设计算法进行了实景在线验证,获得了保证100%输入平滑度的完整最小快照轨迹生成。
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基于人工神经网络(ANN)的地应力场非线性反演方法,能够考虑多种地质构造运动的荷载或位移作用模式和自重的影响,更好地建立实测地应力值与模型边界条件的非线性映射关系。河谷地应力场的分布规律,一方面取决于区域地应力场的分布,另一方面又受地层侵蚀卸荷作用的控制,考虑地层剥蚀卸荷效应对于正确认识和评估区域地应力场的应力分布和状态是非常有必要的,本文以两河口水电站地下厂房洞室群区域地应力实测资料为基础,首先建立三维地质和数值计算模型,考虑河流下切的河谷形成过程,基于人工神经网络(ANN)进行地应力场的非线性反演,通
利用红外图像识别被测对象的缺陷信息,在金属结构检测方面具有广泛应用前景。传统的检测方法是图像处理后人工观察,效率和准确率较低;机器学习方法需要人工选取特征,缺乏适应性和鲁棒性。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的缺陷检测模型,可以自动从红外热波图像中学习特征并完成分类识别。采用超声红外热波图像数据对卷积神经网络模型进行训练并测试,结果表明,训练后的CNN模型可以对红外热波图像准确识别分类,该方
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