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基于深度学习和双域融合的红外成像制导系统复杂背景噪声去除方法 被引量:1
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作者 栗苹 周宇 +4 位作者 曹荣刚 李发栋 曹宇曦 李佳武 张安琪 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1747-1760,共14页
红外成像制导系统受到严苛运行环境影响,其成像过程伴随复杂背景噪声干扰,严重影响系统制导跟踪精度。为减少复合噪声对红外成像效果的影响,在分析多种常见噪声的成因和特性的基础上,提出一种基于加性成分和乘性成分的噪声特性先验设定... 红外成像制导系统受到严苛运行环境影响,其成像过程伴随复杂背景噪声干扰,严重影响系统制导跟踪精度。为减少复合噪声对红外成像效果的影响,在分析多种常见噪声的成因和特性的基础上,提出一种基于加性成分和乘性成分的噪声特性先验设定,结合空间域和变换域的双域融合去噪思想,设计了一种基于深度卷积神经网络的多类型噪声去除方法。该方法将富梯度流卷积模块引入UNet++结构以缩减梯度信息冗余并提升多感受野特征提取能力;针对噪声形态特性提出维度注意力机制以实现双域噪声估计;引入高阶双树复小波变换作为域变换方法,提升在不同尺度和方向上对噪声成分的识别能力。通过消融实验验证了噪声先验设定以及双域融合去噪思想的有效性和优越性,通过对比实验证明了所提方法对多种类型噪声均具有优秀的去噪能力。所提方法对高斯噪声的去噪峰值信噪比和结构相似度指标分别达到29.57和0.85,优于其他典型噪声抑制方法;对多类型混合噪声则分别达到27.84和0.82,达到良好的去噪水平。此外,也验证了所提方法对真实图像噪声具有优秀的去噪能力。 展开更多
关键词 红外成像 图像去噪 深度学习 空间域去噪 变换域去噪
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脉冲功率电源辐射电磁场测量与分析 被引量:11
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作者 曹荣刚 邹军 袁建生 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1426-1430,共5页
对采用三电极气体间隙放电开关的脉冲功率电源和采用可控硅开关的脉冲功率电源进行了辐射电磁场测量与分析。所研究的脉冲功率电源的脉冲持续时间为ms量级,电流峰值为几十到几百kA。使用多组微分式磁场探头和高采样率、高存储深度的数... 对采用三电极气体间隙放电开关的脉冲功率电源和采用可控硅开关的脉冲功率电源进行了辐射电磁场测量与分析。所研究的脉冲功率电源的脉冲持续时间为ms量级,电流峰值为几十到几百kA。使用多组微分式磁场探头和高采样率、高存储深度的数字示波器进行了磁场测量;通过探头校对实验,对探头系数进行了校验。通过对微分测量结果的校正与积分运算,得到了磁场的时域波形。分析了低频段按照探头系数的计算方法和积分处理方法的关系,总结了时域波形重构的一些方法。得到了两种电源的电磁场特性:三电极气体间隙放电开关产生的磁场频谱范围可达10 MHz,而可控硅开关产生的磁场在1 MHz以内;其辐射电场微弱。 展开更多
关键词 脉冲功率电源 气体间隙开关 可控硅开关 电磁场测量 电磁干扰
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基于多相机融合的电磁轨道发射器内表面图像采集方法 被引量:1
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作者 曹荣刚 马啸 +2 位作者 胡雪仪 周宇 李发栋 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期63-69,共7页
电磁轨道发射器内表面二维图像可直观反映内膛损伤情况,包括损伤规模、颜色和细节纹理等,可通过获取内表面二维图像来进行内腔损伤评估。针对单台微型相机拍摄的局部图像视野狭窄,获取的内腔图像存在大量相似纹理的问题,提出一种多相机... 电磁轨道发射器内表面二维图像可直观反映内膛损伤情况,包括损伤规模、颜色和细节纹理等,可通过获取内表面二维图像来进行内腔损伤评估。针对单台微型相机拍摄的局部图像视野狭窄,获取的内腔图像存在大量相似纹理的问题,提出一种多相机融合的电磁轨道发射器内表面图像采集方法,使用广角相机标定微型相机阵列之间的单应性关系,实现局部相似纹理图像的图像拼接,解决高相似纹理造成基于特征提取的图像拼接算法的误匹配率高的问题。经实验验证,该方法可获取内表面高清晰度图像,并实现较好的图像拼接效果。 展开更多
关键词 电磁轨道发射器 微型相机阵列 全景图像 图像拼接技术
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一种用于外场试验图像的引信炸点检测方法
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作者 周宇 曹荣刚 +1 位作者 栗苹 马啸 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2453-2464,共12页
在无线电近炸引信抗干扰性能测试中,观测和识别炸点状态对引信的工作状态评估和性能改进至关重要。为此,提出一种基于深度神经网络的图像目标检测算法,用于引信炸点识别。在检测模型的结构设计及训练策略上实现以下新颖设计:模型基于高... 在无线电近炸引信抗干扰性能测试中,观测和识别炸点状态对引信的工作状态评估和性能改进至关重要。为此,提出一种基于深度神经网络的图像目标检测算法,用于引信炸点识别。在检测模型的结构设计及训练策略上实现以下新颖设计:模型基于高性能骨干网络ConvNeXt实现图像目标特征提取,使用密集连接跨阶段局部模块以及带通道注意力机制的多分支模块,以提升特征提取能力;使用任务解耦多检测头结构提升检测精度;在模型训练时,使用焦点损失函数作为分类和置信度的损失函数,使用完全交并比函数作为预测框回归的损失函数。研究结果表明:该检测算法在真实引信炸点图像数据集上实现平均精度为92.7%以及F1分数为87.4%的检测性能。实验结果表明,所提算法在引信炸点检测任务上性能优于现有典型检测模型。 展开更多
关键词 炸点观测 目标检测 深度学习 卷积神经网络 特征融合
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浅谈双燃料汽车改装的安全隐患及管理对策
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作者 曹荣刚 《北方交通》 2013年第10期65-66,共2页
随着近年来人们环保意识的增强及对燃气汽车的逐步认识,双燃料汽车改装企业和改装汽车数量大幅增加,由此带来的燃气汽车改装的安全问题也日渐突出。从消防安全的角度,分析了燃气汽车改装潜在的安全隐患,并从政府监管、企业自律、使用者... 随着近年来人们环保意识的增强及对燃气汽车的逐步认识,双燃料汽车改装企业和改装汽车数量大幅增加,由此带来的燃气汽车改装的安全问题也日渐突出。从消防安全的角度,分析了燃气汽车改装潜在的安全隐患,并从政府监管、企业自律、使用者的安全意识等方面入手,对加强燃气汽车改装安全管理进行了阐述。 展开更多
关键词 双燃料汽车 汽车改装 消防安全
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