【摘 要】
：
针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题，提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法。首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测，根据航拍图像目标特性，调整anchor参数和训练策略。同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像，实现多机图像坐标一致，并进行图像拼接。然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图像进行目标关联。最后提出一种基于冲突度量的动态切换策略，自适应选择DST或DSm
论文部分内容阅读
针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题，提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法。首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测，根据航拍图像目标特性，调整anchor参数和训练策略。同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像，实现多机图像坐标一致，并进行图像拼接。然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图像进行目标关联。最后提出一种基于冲突度量的动态切换策略，自适应选择DST或DSmT融合关联目标信息。在多无人机协同目标识别数据集上进行实验，结果表明所提算法能在增大单次巡视范围的同时，
其他文献
通过田间试验，研究水旱轮作（冬小麦-夏水稻）中水稻秸秆全量还田条件下土壤改良培肥基质和复合菌剂配施对小麦土壤养分、土壤物理结构和土壤生物学性质及土壤微生物区系的影响，为快速土壤培肥、提高中低产农田产量提供实践基础和技术支持。试验于江苏省盐城市滨海县黄河湾项目基地进行，共设置五个处理：(1)土壤改良培肥基质+复合菌剂+常规化肥（MOS+CMA+CF）；(2)复合菌剂+常规化肥（CMA+CF）；(3)
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration， MSWI)过程受垃圾成分波动、设备磨损与维修、季节交替变化等因素的影响而存在概念漂移现象， 这导致用于污染物排放浓度的建模数据具有时变性. 为此， 需要识别能够表征概念漂移的新样本对污染物测量模型进行更新， 但现有漂移检测方法难以有效应用于建模样本真值获取困难的工业过程. 针对上述问题， 本文提出一种联合样本输出
针对卷积结构的深度学习模型在小样本学习场景中泛化性能较差的问题，以AlexNet和ResNet为例，提出一种基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型性能优化方法。首先基于因果干预对样本数据进行调制，由非时序数据生成序列数据并基于协整检验从数据分布平稳性的角度对预训练模型进行定向修剪，然后基于资本资产定价模型以及最优传输理论在预训练模型中间输出过程中进行无需梯度传播的正向学习并构建一种全新的结构，生
近年来，随着Web2.0时代的到来与社交网络平台体量的不断扩张，兴趣点推荐技术得到了广泛应用，而现存推荐算法普遍受到稀疏性和冷启动等问题。故提出一种多维特征（用户-项目矩阵、显式特征和隐式特征）融合的社交网络用户兴趣点推荐算法。首先，使用显式特征计算好友用户对间的相似度；其次，使用MSRA法计算各非好友用户对间的隐式关联概率，认为如概率超过阈值则会建立新的关联；另外，利用SVD算法对多维特征进行降
针对复杂扰动下可执行多种任务的复合式变体无人机,提出了一种基于浸入与不变理论和隐含系统状态受限条件的复合时变障碍Lyapunov函数的控制方案.设计了一种基于浸入与不变理论的扰动观测器,构建了一种基于监督因子的有限时间动态尺度调节器.在此基础上,设计了一种基于复合时变障碍Lyapunov函数和动态滑模面的控制器,保证系统状态始终在约束条件之内.通过衍生定理证明轨迹跟踪误差是有限时间稳定的.最终仿真
本文研究了具有对抗交互的一类非线性多智能体系统的二分一致性跟踪控制问题,借助有向符号图来刻画智能体之间的通信关系,并假定符号图是结构平衡的.进一步,借助符号图网络对二分一致性跟踪问题进行公式化描述.基于最近邻原则,结合拉普拉斯矩阵、牵制矩阵、符号函数、耦合增益参数等,设计了分布式控制律.借助Barbalat引理,利用李亚谱诺夫函数证明整个闭环系统的渐近稳定性,在保持闭环系统稳定的条件下推导出了耦合
为探明滴灌灌水下限对夹砂层土壤水盐分布和作物生长的影响，在河套灌区开展连续2年的田间试验。供试土壤60～100 cm深度为砂土层，供试作物为玉米。基于土壤基质势，设置5个滴灌灌水下限：-10 kPa（S1），-20 kPa（S2），-30 kPa（S3），-40 kPa（S4）和-50 kPa（S5）。结果表明夹砂层显著影响土壤水盐运移。0～60 cm根层含水量较低，而砂层较高；土壤盐分受水分影响
针对传统RRT*全局路径规划算法在多障碍物复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索的路径不平滑等问题，本文提出了一种基于简化地图的区域采样RRT*算法(Simplified Map-based Regional Sampling RRT*， SMRS-RRT*)，首先简化处理全局栅格地图，在简化后的全局栅格地图的基础上寻找到从起点到目标点的最优路径点集合，并将该路径作为引导路径，通过智能采样因子扩
由无人机和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时， 可以充分发挥两类机器人各自的优势. 无人机运动灵活， 但通常续航能力有限; 地面机器人载荷多， 适合作为无人机的着陆平台和移动补给站， 但运动受路网约束. 本文研究这类异构机器人协作路径规划问题. 为了降低完成任务的时间代价， 本文提出一种由蚁群算法和遗传算法相结合的两步法对地面机器人和无人机的路线进行解耦， 同时规划地面机器人和无人
本文研究存在未知周期和趋势的非平稳时间序列的估计问题.将经典的时间序列分解模型写成一个含有未知参数的部分线性模型,首先采用B-样条逼近未知时间趋势,然后利用惩罚最小二乘回归法得到未知周期、周期序列和趋势的估计.本文还给出估计量的理论性质,包括周期估计的相合性以及周期序列和趋势估计的渐近性质.模拟研究展现了本文方法的优越性.最后以两个实际数据为例,运用本文方法进行建模估计,展现本文方法的实用性.