题名 机载大视场全天时测星设计及实验验证
1
作者
张前程 钟胜 李显成
机构
华中科技大学人工智能 与自动化学院 华中科技大学多谱信息智能处理技术全国重点实验室 华中光电技术 研究所武汉光电国家研究中心
出处
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第7期336-342,共7页
文摘
机载平台对抗干扰全自主的天文导航系统提出了迫切的需求,现有小视场跟踪式白天测星天文导航设备存在适装性差、精度受限等问题,难以满足机载平台对导航精度日益苛刻的需求,满足海拔10~20 km高度测星的机载大视场白天测星问题亟待解决,大部分研究只停留在理论分析和光学系统设计阶段,未见实际应用和试验。针对上述需求,在分析大气背景辐射的基础上,选取短波红外测星传感器并设计了白天测星光学系统,对选用的探测器和设计的光学系统在10 km海拔高度的单像元电子数、背景电子数和测星能力进行了分析,研制了一款轻量化机载平台用大视场白天测星星敏感器样机,工作波段为1.4~1.7μm。开展了高空飞行搭载试验,研制的星敏感器样机在海拔8 km可实现多星检测识别,测星能力优于H波段1.3等星,在海拔20 km可实现H波段2.7等星探测,能够满足设计要求。高空飞行实验表明机载大视场白天测星技术可以实现10~20 km海拔高度多星探测识别,对提升机载平台自主导航精度和定位精度具有重要意义。
关键词
机载平台 白天测星 天空背景 信噪比
Keywords
airborne platform daytime star measurement sky background SNR
分类号
V249.32
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
题名 红外图像量化影响目标检测性能实验研究
被引量：1
2
作者
徐文辉 钟胜 邹旭 何顶新
机构
华中科技大学人工智能 与自动化学院 华中科技大学多谱信息智能处理技术全国重点实验室
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第5期15-20,共6页
基金
华中科技大学2023年实验技术研究项目(2023184018)。
文摘
为了研究不同红外图像量化方法对目标检测网络性能影响的差异,将红外图像量化对深度学习目标检测网络性能影响的研究和分析设计成教学实验。实验内容涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个专业课程。实验过程包括红外图像量化、网络模型训练、测试分析等多个环节,贯穿基于深度学习的高层视觉任务开发全流程。该实验紧跟学科前沿,促进学生科研能力和综合素质的培养。
关键词
红外图像量化 目标检测 人工智能 教研协同
Keywords
infrared image quantization object detection artificial intelligence teaching and research collaboration
分类号
G642.423
[文化科学—高等教育学]
TP274.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 基于直接散射光谱的多环境要素激光遥感方法
被引量：4
3
作者
郭圆新 梁琨 徐杨睿 赵延鹏 王元庆 王蓓
机构
华中科技大学电子信息 与通信学院 多谱信息智能处理技术全国重点实验室 武汉工程大学电气信息 学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期51-74,共24页
基金
民用航天技术预先研究项目(D040107)。
文摘
激光雷达以其具有主动发射、高测量精度、良好的实时性和高时空分辨率等特点,在环境要素遥感中发挥着重要作用。直接散射光谱激光雷达可以基于散射光谱与介质环境的耦合关系,通过直接测量能量维度和光谱维度多特征信息诸如能量、频移、线宽等进行多环境要素的反演。文章对近年来直接散射光谱激光雷达在光谱特性研究技术和光谱探测技术两个方面取得的进展进行了归纳分析和总结,主要介绍了基于直接散射光谱的水下和大气多环境要素探测理论和反演模型,以及目前已有的多种直接散射光谱的测量方法。
关键词
激光遥感 激光雷达 多环境要素探测 直接散射光谱
Keywords
laser remote sensing LiDAR multiple environmental elements detection direct scattering spectrum
分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
题名 临近空间白天星敏感器设计
4
作者
张前程 钟胜 李显成 张志威
机构
华中科技大学人工智能 与自动化学院 多谱信息智能处理技术全国重点实验室 华中光电技术 研究所-武汉光电国家研究中心
出处
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第8期341-347,共7页
文摘
海拔20~30 km临近空间大视场白天测星技术在国内外尚未成熟,不能满足具有重要应用价值的临近空间飞行器对不受干扰、自主性强的导航手段的需求。分析了20 km海拔高度天空背景辐射强度和大气透过率,选取0.6~1μm波长作为工作波段,设计了白天测星光学系统和测星成像电路,分析了光学系统和测星成像电路的测星能力,研制了一款轻量化临近空间用白天星敏感器样机,质量低于800 g。开展了高空搭载飞行试验,在海拔15 km高度左右时,星敏感器即可稳定输出测量数据,姿态输出有效率达32%,星敏感器星对角距测量精度约为20″。试验数据表明,研制的星敏感器在海拔20 km首次实现了大视场白天测星,星敏感器白天测星能力可达4等星。
关键词
星敏感器 临近空间 白天测星 天空背景 信噪比
Keywords
star sensor near space daytime star detection sky background SNR
分类号
V249.328
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
题名 基于CNN-LSTM的激光回波水深测量算法研究
5
作者
盛立 李沛泽 徐杨睿 边君楠 梁琨
机构
中国人民解放军海军研究院 华中科技大学电子信息 与通信学院 中国人民解放军 多谱信息智能处理技术全国重点实验室
出处
《航天返回与遥感》
北大核心
2025年第2期146-156,共11页
基金
国家自然科学基金(62175072) 多谱信息智能处理技术全国重点实验室开放基金(61421132306)。
文摘
水深测量对于海洋环境变化性质的研究至关重要。传统的激光测深算法可以快速处理回波信号,从而实现水深的反演。然而,受水体浑浊度以及水体深度的影响,部分区域内得到的激光回波信号会出现水底回波信号偏弱或水面、水底回波信号重叠的现象,给水深信息的提取带来了挑战。为了解决这些问题,文章提出一种CNN-LSTM深度学习模型:首先将组成激光回波的若干个bin值作为数据点,然后通过深度学习方法将这些数据点分类为水面点、水底点和噪声点,再根据水面点与水底点的坐标位置计算激光回波信号的水深信息。用中国南海的激光回波数据进行数据点分类与测深试验,试验结显示:该模型的分类精度达到97.62%,同时,计算激光回波信号的水深信息与真实数据相比,均方根误差(RMSE)仅为0.46 m,精度高于单独的CNN、LSTM以及1D FCN等模型。文章的研究为激光回波测深技术领域提供了一套良好的思路及方案。
关键词
激光回波 水深测量 深度学习 CNN-LSTM 数据点分类
Keywords
laser echo bathymetry Deep Learning CNN-LSTM classification of data points
分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
题名 天文/惯性组合系统中重力扰动补偿方法
被引量：2
6
作者
冷悦 钟胜
机构
华中科技大学人工智能 与自动化学院 多谱信息智能处理技术全国重点实验室 华中光电技术 研究所武汉光电国家研究中心
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1357-1363,共7页
文摘
针对重力扰动引起惯性水平基准姿态测量误差进而导致天文/惯性组合导航系统定位精度下降的问题,提出天文/惯性组合系统中的重力扰动补偿方法。首先,基于导航误差模型分析了影响天文/惯性组合导航系统定位精度的主要因素。其次,推导了重力扰动、惯性水平基准姿态测量误差与天文导航定位误差之间的传播机理。然后,研究了重力扰动建模与修正方法,并将重力扰动补偿方法应用于惯性水平基准的导航解算回路中,实现重力扰动的有效补偿。跑车试验结果表明,所提重力扰动补偿方法可以将天文/惯性组合导航系统中定位误差的振荡幅值由1.6 n mile降低至0.5 n mile。
关键词
天文导航系统 惯性导航系统 组合导航系统 重力扰动
Keywords
celestial navigation system inertial navigation system(INS) integrated navigation system gravity disturbance
分类号
TN967.2
[电子电信—信号与信息处理]
题名 面向高能效电热除冰的冰结合状态感知方法研究
被引量：1
7
作者
周翼 郭玉东 桂康 葛俊锋 叶林
机构
华中科技大学人工智能 与自动化学院 中航工业武汉航空仪表有限责任公司 多谱信息智能处理技术全国重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期24-35,共12页
基金
国家自然科学基金(62101196) 中国博士后科学基金(2021M691138)项目资助。
文摘
针对飞机电热除冰过程中冰结合状态的感知难题,提出了基于弛豫极化效应的原位在体探测方法,首先,揭示了相态和分子热运动对冰粘附作用的影响机制,阐明了基于复阻抗测量的4种冰结合状态的检测机理。然后,设计了一种探除冰一体化功能薄膜,并在融冰实验中对界面相态的动态变化过程进行了表征,确定了冰结合状态感知的核心特征,进而建立了覆冰结合状态弱化的判断准则。在预应力脱冰实验中,该准则可有效确定覆冰脱落的时间范围,有望显著提升电热除冰过程中冰结合状态感知的准确率,并为航空器高能效电热除冰提供关键技术支撑。
关键词
结冰探测 复阻抗结冰感知 冰结合状态 探除冰一体化
Keywords
ice detection complex impedance ice sensing ice bonding state ice detection and deicing integration
分类号
TM934.73
[电气工程—电力电子与电力传动]
TH73
[机械工程—精密仪器及机械]
题名 非匀速条件下车辆底盘超近距成像测量方法
8
作者
张月莹 殷其昊 荆根强 颜露新 王相勋
机构
浙江省机电产品质量检测所有限公司 交通运输部公路科学研究所 华中科技大学多谱信息智能处理技术全国重点实验室
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期178-185,共8页
基金
国家重点研发计划(2021YFF0600205) 交通运输部交通强国试点项目(QG2021-4-20-1)。
文摘
针对车辆非匀速条件下轴距视觉测量及轴型识别所面临的超近距、大幅面、低畸变成像及视觉测量问题,提出一种适用于非匀速条件下的车辆底盘结构超近距成像测量方法。利用鱼眼相机采集运动车辆底盘的超广角图像序列,通过一种改进的多采样点圆拟合方法实现图像感兴趣区域的提取。建立三维等距成像模型对鱼眼图像进行畸变校正。针对车辆非匀速行驶带来的视频帧重叠度差异,采用基于图像内容的重叠度分析技术,实现了多步分层的关键帧提取,有效避免了车速不稳定对车辆底盘结构测量的影响。现场实验结果表明:该方法可在非匀速条件下,以20~50 cm的成像距离获得清晰、低畸变的完整车辆底盘图像,车辆轴距测量误差均值约为5%。
关键词
几何量计量 车辆底盘测量 非匀速 机器视觉 图像拼接 视频关键帧 鱼眼成像校正
Keywords
geometric measurement vehicle chassis measurement non-uniform speed machine vision image mosaic video key frames fish-eye image correction
分类号
TB921
[机械工程—测试计量技术及仪器]
题名 基于多任务级联的动车裙板螺栓缺陷检测算法
被引量：5
9
作者
徐文辉 钟胜 邹旭 何顶新
机构
华中科技大学人工智能 与自动化学院 华中科技大学多谱信息智能处理技术全国重点实验室
出处
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2023年第10期63-69,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62176100)。
文摘
为了提高动车检修效率和准确性,设计了一种基于多任务级联的动车裙板螺栓缺陷检测算法。首先结合螺栓缺陷特征的先验知识,在YOLOv3的基础上引入注意力机制,采用通道级拼接方式引入螺栓的边缘特征图,引导检测网络学习鲁棒的螺栓缺陷特征,检测螺栓是否缺失;然后对螺栓局部区域进行语义分割,获得防松标记线信息,并基于这些信息判断是否存在螺栓松动和标记线缺失等缺陷。实验结果表明,该检测算法显著提升了动车裙板螺栓缺陷的检测性能,与YOLOv3相比,平均准确率提升11.3%,平均召回率提升13.6%。
关键词
动车检修 螺栓缺陷检测 多任务级联 注意力引导 YOLO
Keywords
EMU inspection and repairment bolts defect detection multi-task cascading attention guidance YOLO
分类号
TP274.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 一种参量自适应的OPTICS单光子点云去噪算法
被引量：2
10
作者
李沛泽 郭圆新 徐杨睿 邵命山 王元庆 梁琨
机构
华中科技大学电子信息 与通信学院 中国人民解放军陆军工程大学军械士官学校 多谱信息智能处理技术全国重点实验室
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023年第6期68-78,共11页
基金
国家自然科学基金(62175072)。
文摘
星载单光子激光雷达在浅水域测深方面展现出巨大的潜力,但其接收到的点云数据中存在大量噪声,给高程信息的提取带来了困难。目前,基于OPTICS(Ordering Points to Identify the Clustering Structure)的去噪算法因其精度高,在强背景噪声下表现良好,得到了广泛的应用,但此算法在水底附近区域存在去噪效果不佳的现象。为了解决这个问题,文章提出了一种参量自适应的OPTICS单光子点云去噪算法,该算法与现有OPTICS算法固定输入参数的方式不同,是通过场景自适应获取更合适的输入参数来保证水底附近区域光子的分布参数的测量准确性,从而提升水底附近区域的去噪效果。凝聚度结果显示,新算法在水底附近区域的去噪效果较现有OPTICS算法提升了约13.67%,可为之后的水深测量等工作提供更高精度的单光子点云图像。
关键词
单光子激光雷达 参量自适应 点排序识别聚类结构 点云去噪算法
Keywords
single-photon LiDAR parameter-adaptive Ordering Points to Identify the Clustering Structure(OPTICS) denoising algorithm of point cloud
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
