-
题名军代表开展航天电子产品生产过程质量监督工作的探讨
被引量：2
- 1
-
-
作者
刘云峰
宋冬
-
机构
火箭军驻成都地区军事代表室
中国电子科技集团公司第二十九研究所
-
出处
《中国军转民》
2016年第7期70-73,共4页
-
文摘
电子信息化产品逐步在航天弹载领域得到运用,本文在对该类产品的特点进行分析的基础上,结合军代表质量监督工作实际,探讨了军代表做好该类产品生产过程质量监督工作的具体思路和做法。
-
关键词
质量监督工作
产品生产过程
航天产品
工业格局
航天电子
电子信息化
装备采购
承制单位
装备信息化
信息装备
-
分类号
F203
[经济管理—国民经济]
-
-
题名一种基于连续跟踪的前视红外基准图制备方法研究
被引量：1
- 2
-
-
作者
刘云峰
杨小冈
郑刚
唐小佩
黄自力
彭先蓉
-
机构
中国科学院光电技术研究所
中国兵器工业第
火箭军驻成都地区军事代表室
火箭军工程大学
-
出处
《上海航天》
CSCD
2017年第1期37-42,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助(61203189)
-
文摘
针对飞行器前视红外连续跟踪导航任务,对一种实用的匹配区选取与基准图生成方法进行了研究。分析了连续跟踪导航基本原理,以图像方差、连续特征检测和Frieden灰度熵为分析指标,设计了一种粗选与精选结合的匹配区选取方法。以线特征作为连续跟踪匹配区选取参数之一,利用实时图大小方格逐行扫描的方式,以图像方差为指标进行粗选,选取合适的区域进行直线特征检测;用Hough变换直线检测进行二次精选,用Frieden灰度熵进行稳定性分析,以确定可用于连续跟踪匹配区,得到跟踪导引线,并给出其定义及其参数组成。对某航拍图用所提方法获得了具备连续特征的前视红外连续跟踪导航基准图,验证了该方法在连续跟踪匹配区选取中的有效性、实用性和适应性。
-
关键词
前视红外
视觉导航
匹配区选取
图像方差
特征检测
灰度熵
导引线
基准图生成
-
Keywords
forward looking infrared
visual navigation
matching area selection
image variance
continuous straight feature detection
gray level entropy
track guide line
reference image preparation
-
分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于模板匹配的前视自动目标识别模型
被引量：4
- 3
-
-
作者
刘云峰
杨小冈
齐乃新
付阁
李斌
刘书信
-
机构
中国科学院光电技术研究所五室
中国兵器工业第
火箭军驻成都地区军事代表室
火箭军工程大学三系
-
出处
《兵工自动化》
2016年第7期4-6,共3页
-
基金
国家自然科学基金(61203189
61374054)
-
文摘
针对复杂背景条件下的地面目标,设计一种基于模板匹配的前视自动目标识别模型。分析该模型的基本组成,对基准模板制备、算法识别策略等关键技术进行讨论,通过仿真试验进行验证分析。仿真结果表明:该模型是正确、有效的,可为相关研究提供参考。
-
关键词
基准模板
自动目标识别
前视
红外图像
-
Keywords
reference template
automatic target recognition
forward-looking
infrared image
-
分类号
TJ03
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
-
-
题名基于深度卷积神经网络的飞机识别研究
被引量：15
- 4
-
-
作者
唐小佩
杨小冈
刘云峰
任世杰
-
机构
火箭军工程大学
火箭军驻成都地区军事代表室
-
出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第5期68-72,共5页
-
基金
国家自然科学基金(61203189
61374054)
-
文摘
为快速准确识别机场遥感图像飞机目标,提出了一种深度卷积神经网络与边缘轮廓特征提取技术结合的识别算法。利用深度卷积神经网络对机场遥感图像中飞机目标进行深度特征提取,针对飞机停机位置存在阴影的问题,结合优化后的Canny算子得到目标轮廓,经由支持向量机给飞机分类。算法主要有两个阶段。第一阶段为训练阶段,主要对深度卷积神经网络进行训练,将获得的特征归一化;利用Canny算子得到边缘特征,通过主成分分析法得到飞机主轴,求解主轴两侧边缘点欧氏距离作为特征向量;接着完成支持向量机分类器训练。第二阶段为测试阶段,主要对算法进行验证并测试准确性。实验结果证明,算法识别的正确率高达94.39%,能够较好地识别飞机目标。
-
关键词
图像识别
遥感图像
飞机识别
卷积神经网络
深度学习
-
Keywords
image recognition
remote sensing image
aircraft recognition
convolutional neural network
deep learning
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于改进型遗传算法的复杂产品生产车间布局优化方法
被引量：5
- 5
-
-
作者
李翌辉
史亚斌
胡进寿
高智
王小强
-
机构
中国西电集团公司西安西电电气研究院有限责任公司
火箭军驻成都地区军事代表室
-
出处
《兵工自动化》
2018年第5期67-72,共6页
-
文摘
针对复杂产品车间设备布局问题,采用实值编码和进化代沟的方法改进遗传算法,求解出设备布局的最优方案。根据产品的生产特点及工艺特征,通过定义优化目标和约束条件建立了设备布局的数学模型。并以某待建的航空发动机零部件智能化生产线为实例,采用QUEST软件对方法进行了验证。试验结果证明,该方法取得了较好的优化效果。
-
关键词
车间布局
优化方法
复杂产品
改进型遗传算法
-
Keywords
workshop layout
optimization method
complex product
improved genetic algorithm
-
分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名遥感图像飞机目标候选区域选取方法研究
被引量：3
- 6
-
-
作者
唐小佩
杨小冈
刘云峰
李维鹏
-
机构
火箭军工程大学
火箭军驻成都地区军事代表室
-
出处
《计算机仿真》
北大核心
2018年第11期45-50,共6页
-
基金
国家自然科学基金(61203189
61374054)
-
文摘
目标建议作为目标检测任务中的预处理算法,可高效提取候选区域用于后续检测任务,提高检测效率。针对遥感图像飞机目标检测计算效率低下的问题,基于目标建议提出了一种飞机目标候选区域选取方法。首先基于多尺度局部非极大抑制算法,从多个尺度通过均值滤波提取局部梯度幅值极大的区域作为初始候选区域;然后利用图像边缘信息计算初始候选区域得分;最后根据飞机尺度特征设计尺度权重,结合非极大抑制剔除冗余窗口。利用机场遥感图像数据当提取1000个候选区域时取得了93. 7%的召回率,证明了该算法能够高效生成少量优质的候选区域,为进一步利用卷积神经网络等深度学习算法实现遥感图像飞机目标检测减少了计算量,提高了计算效率。
-
关键词
目标检测
目标建议
遥感图像
深度学习
-
Keywords
Object detection
Object proposal
Remote sensing image
Deep learning
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
