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题名基于4阶Bézier曲线的路径平滑方法研究
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作者
杨鹏飞
赵坤
武林伟
刘培波
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机构
中国电子科技集团公司第二十七研究所
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出处
《中国电子科学研究院学报》
2024年第5期448-454,共7页
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文摘
路径平滑技术旨在采用以曲代直的方法解决路径规划中存在的尖角问题,实现路径的平滑化,以满足外形设计和运动规划等工程应用需求。文中在深入探讨了Bézier曲线在路径平滑领域的应用优势及其在路径拟合中产生的较大偏差后,提出了一种基于内外比例因子的4阶Bézier曲线路径平滑新方法。通过严谨的理论分析,证明了该方法能够有效控制平滑误差,在不考虑路径节点坐标的情况下,误差上限为4.25,从而实现对原始路径的高精度平滑近似。在无人机路径平滑的仿真实验中,该方法耗时0.0061 s,证明了其在平滑处理速度方面的优越性。综合理论分析与实验结果,该方法不仅在平滑效果上表现出色,而且在处理速度上也具有明显优势。同时由于仅涉及内外比例因子两个自由参数,因此,操作简单,易于实现,具有较强的适用性和灵活性。
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关键词
路径平滑
4阶Bézier曲线
内外比例因子
平滑误差
无人机
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Keywords
path smoothing
fourth-order Bézier curve
internal and external proportional factor
smoothing error
unmanned aerial vehicle
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多光路光电跟踪系统跟踪精度分析
被引量:6
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作者
武林伟
王辉
王勇
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机构
中国电子科技集团公司第二十七研究所
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出处
《现代电子技术》
2012年第7期180-182,186,共4页
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文摘
以提高多光路光电跟踪系统的跟踪精度为目的,通过对常见误差因素的种类和影响程度分析,给出了误差的分类和合成计算方法。在理论分析的基础上,对工程实例的跟踪精度做了定量计算,给出了提高光电跟踪系统跟踪精度的建议和方法。
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关键词
多光路
光电跟踪系统
跟踪精度
误差分析
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Keywords
multichannel
optic-electric tracking system
tracking precision
error analysis
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的海量航拍视频智能处理技术
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作者
武林伟
闫婧
王勇
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机构
中国电子科技集团公司第二十七研究所
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出处
《现代电子技术》
2023年第4期182-186,共5页
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文摘
针对现阶段处理航拍视频数据工作量大且繁琐、人工成本高、重点目标信息提取效率低以及难以有效管理等问题,文中提出一种基于深度学习的海量航拍视频智能处理技术。该技术以深度学习算法为基础,采用可变卷积网络完成视频目标智能检测识别,采用自组织特征映射神经网络完成视频片段智能切分,使用局部敏感哈希算法完成海量视频快速检索。通过视频智能处理技术能够剔除海量航拍视频中的无效视频片段,保存有效目标视频片段,提高检索效率,降低存储压力,实现对海量航拍视频数据的高效管理。在实际项目中,基于海量航拍视频智能处理技术完成航拍视频智能化处理软件开发,工程实践应用证明,该技术可以有效减少作业人员重复性工作,提高视频处理作业效率。
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关键词
深度学习
航拍视频
智能处理
视频分割
目标检测
视频检索
视频索引
视频相关度
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Keywords
deep learning
aerial video
intelligent processing
video segmentation
target detection
video retrieval
video index
video relevance
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
被引量:2
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作者
闫婧
武林伟
刘伟杰
韩如雪
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机构
中国电子科技集团公司第二十七研究所
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出处
《现代电子技术》
2023年第17期43-47,共5页
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文摘
高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
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关键词
深度学习
无参考模型
网络结构
多模态数据
影像质量评价
卷积神经网络
特征提取
特征融合
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Keywords
deep learning
no⁃reference model
network structure
multimodal data
image quality evaluation
convolutional neural network
feature extraction
feature fusion
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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