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激光自混合测振技术在声共振探雷实验中的应用
被引量：
2
1
作者
王驰
马辉
+3 位作者
李金辉
张小青
栾信群
方东
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期710-720,共11页
利用激光自混合干涉测振技术,研究一种非接触式声共振探雷方法。在论述激光自混合测振技术原理的基础上,以69式防坦克塑壳地雷、72式防坦克金属地雷、58式防步兵橡胶地雷和砖块作为测量对象,构建其声学特征测量实验系统,设计并搭建地雷...
利用激光自混合干涉测振技术,研究一种非接触式声共振探雷方法。在论述激光自混合测振技术原理的基础上,以69式防坦克塑壳地雷、72式防坦克金属地雷、58式防步兵橡胶地雷和砖块作为测量对象,构建其声学特征测量实验系统,设计并搭建地雷在埋设情况下的探测实验系统,利用激光自混合测振技术研究不同类型埋设地雷及同一地雷在不同埋深和土壤条件下的声振特性。实验结果显示,地雷在外界激励下表现出独特的多模态振动特性,在不同埋设条件下表现出不同的声振特征,地表振动强度随着深度的增加和土壤孔隙度的减小而减小,而对土壤湿度的变化不明显。利用激光自混合测振技术可进行地雷振动特征的非接触式检测,埋设地雷的声振特征不同于砖块等干扰物,与地雷的类型及埋设条件有关。
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关键词
激光自混合干涉
声共振
地雷探测
声-地震耦合
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职称材料
抛撒地雷的夜视智能探测方法研究
被引量：
5
2
作者
王驰
于明坤
+5 位作者
杨辰烨
李思远
李富迪
李金辉
方东
栾信群
《中国光学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1202-1211,共10页
本文提出一种基于机器学习的抛撒地雷的夜视智能探测方法。首先,根据YOLO系列机器学习算法,设计并优化了抛撒地雷的智能检测网络模型;其次,根据几何光学成像的相似性原理,研究抛撒地雷的测距模型。最后,搭建抛撒地雷的夜视智能探测系统...
本文提出一种基于机器学习的抛撒地雷的夜视智能探测方法。首先,根据YOLO系列机器学习算法,设计并优化了抛撒地雷的智能检测网络模型;其次,根据几何光学成像的相似性原理,研究抛撒地雷的测距模型。最后,搭建抛撒地雷的夜视智能探测系统进行实验测试分析。实验结果显示,优化后抛撒地雷智能探测网络模型的准确度达到98.97%、召回率达到99.22%、均值平均精度为99.2%;在给定的实验条件下,利用优化后的抛撒地雷测距模型,对抛撒地雷的距离测算误差为±10 cm,表明利用机器学习可以用于对抛撒地雷进行智能探测。
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关键词
抛撒地雷探测
机器学习
微光夜视
单目测距
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职称材料
题名
激光自混合测振技术在声共振探雷实验中的应用
被引量：
2
1
作者
王驰
马辉
李金辉
张小青
栾信群
方东
机构
上海大学精密机械工程系
近地面探测技术重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期710-720,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.41704123,No.61773249)
近地面探测技术重点实验室基金资助项目(No.TCGZ2020C003)
上海市科技创新行动计划项目(No.20142200100)。
文摘
利用激光自混合干涉测振技术,研究一种非接触式声共振探雷方法。在论述激光自混合测振技术原理的基础上,以69式防坦克塑壳地雷、72式防坦克金属地雷、58式防步兵橡胶地雷和砖块作为测量对象,构建其声学特征测量实验系统,设计并搭建地雷在埋设情况下的探测实验系统,利用激光自混合测振技术研究不同类型埋设地雷及同一地雷在不同埋深和土壤条件下的声振特性。实验结果显示,地雷在外界激励下表现出独特的多模态振动特性,在不同埋设条件下表现出不同的声振特征,地表振动强度随着深度的增加和土壤孔隙度的减小而减小,而对土壤湿度的变化不明显。利用激光自混合测振技术可进行地雷振动特征的非接触式检测,埋设地雷的声振特征不同于砖块等干扰物,与地雷的类型及埋设条件有关。
关键词
激光自混合干涉
声共振
地雷探测
声-地震耦合
Keywords
laser self-mixing interference
acoustic resonance
landmine detection
acoustic-to-seismic coupling
分类号
TN247 [电子电信—物理电子学]
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
抛撒地雷的夜视智能探测方法研究
被引量：
5
2
作者
王驰
于明坤
杨辰烨
李思远
李富迪
李金辉
方东
栾信群
机构
上海大学精密机械工程系
近地面探测技术重点实验室
出处
《中国光学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1202-1211,共10页
基金
国家自然科学基金(No.41704123,No.61773249)
近地面探测技术重点实验室基金(No.TCGZ2020C003)。
文摘
本文提出一种基于机器学习的抛撒地雷的夜视智能探测方法。首先,根据YOLO系列机器学习算法,设计并优化了抛撒地雷的智能检测网络模型;其次,根据几何光学成像的相似性原理,研究抛撒地雷的测距模型。最后,搭建抛撒地雷的夜视智能探测系统进行实验测试分析。实验结果显示,优化后抛撒地雷智能探测网络模型的准确度达到98.97%、召回率达到99.22%、均值平均精度为99.2%;在给定的实验条件下,利用优化后的抛撒地雷测距模型,对抛撒地雷的距离测算误差为±10 cm,表明利用机器学习可以用于对抛撒地雷进行智能探测。
关键词
抛撒地雷探测
机器学习
微光夜视
单目测距
Keywords
scatterable mines detection
machine learning
low-light-level night vision
monocular ranging
分类号
TN247 [电子电信—物理电子学]
TN223 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
激光自混合测振技术在声共振探雷实验中的应用
王驰
马辉
李金辉
张小青
栾信群
方东
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
2
抛撒地雷的夜视智能探测方法研究
王驰
于明坤
杨辰烨
李思远
李富迪
李金辉
方东
栾信群
《中国光学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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