针对传统物体检测算法识别堆叠工件存在准确率低以及漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv3算法的堆叠工件检测方法。首先,引入Inception结构增强特征检测网络的特征提取能力,提高堆叠工件检测的准确率;其次,引用增强型特征金字塔结构(enha...针对传统物体检测算法识别堆叠工件存在准确率低以及漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv3算法的堆叠工件检测方法。首先,引入Inception结构增强特征检测网络的特征提取能力,提高堆叠工件检测的准确率;其次,引用增强型特征金字塔结构(enhanced feature pyramid network,EFPN),提高模型多尺度特征融合能力,改善算法漏检率高的问题;最后,利用K-means聚类融合交并比损失函数(intersection over union,IOU)重新确定工件锚框,解决YOLOv3网络预设锚框尺寸不适合现有工件的问题。实验结果表明,改进算法均值平均精确度(mean average precision,mAP)达到92.89%,相较于原始YOLOv3算法提高了5.32%,F1值为0.95,召回率为93.33%,精确率为97.65%,满足堆叠工件检测的指标要求。展开更多
针对弱引力场不规则小行星探测器安全下降与着陆,提出了一种基于比例微分(PD,Proportional plus Derivative)及非奇异Terminal滑模的连续控制方法.在着陆点坐标系下推导了探测器的动力学方程,设计了开环燃料次最优多项式标称轨迹制导方...针对弱引力场不规则小行星探测器安全下降与着陆,提出了一种基于比例微分(PD,Proportional plus Derivative)及非奇异Terminal滑模的连续控制方法.在着陆点坐标系下推导了探测器的动力学方程,设计了开环燃料次最优多项式标称轨迹制导方法.针对下降和着陆两个不同阶段提出了PD和非奇异Terminal滑模变结构连续控制方法.将PD控制的易操作性与非奇异Terminal滑模控制收敛速度快、调整时间短有效结合,保证了探测器安全着陆.仿真结果表明了提出方法的可行性和有效性.展开更多
文摘针对传统物体检测算法识别堆叠工件存在准确率低以及漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv3算法的堆叠工件检测方法。首先,引入Inception结构增强特征检测网络的特征提取能力,提高堆叠工件检测的准确率;其次,引用增强型特征金字塔结构(enhanced feature pyramid network,EFPN),提高模型多尺度特征融合能力,改善算法漏检率高的问题;最后,利用K-means聚类融合交并比损失函数(intersection over union,IOU)重新确定工件锚框,解决YOLOv3网络预设锚框尺寸不适合现有工件的问题。实验结果表明,改进算法均值平均精确度(mean average precision,mAP)达到92.89%,相较于原始YOLOv3算法提高了5.32%,F1值为0.95,召回率为93.33%,精确率为97.65%,满足堆叠工件检测的指标要求。
文摘针对弱引力场不规则小行星探测器安全下降与着陆,提出了一种基于比例微分(PD,Proportional plus Derivative)及非奇异Terminal滑模的连续控制方法.在着陆点坐标系下推导了探测器的动力学方程,设计了开环燃料次最优多项式标称轨迹制导方法.针对下降和着陆两个不同阶段提出了PD和非奇异Terminal滑模变结构连续控制方法.将PD控制的易操作性与非奇异Terminal滑模控制收敛速度快、调整时间短有效结合,保证了探测器安全着陆.仿真结果表明了提出方法的可行性和有效性.