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一种改进的PCAC-YOLO目标算法在无人机参与城市作战目标检测中的应用 被引量:2
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作者 彭富伦 裴昊晨 +2 位作者 刘超 李双全 赵妍 《国外电子测量技术》 2025年第1期103-109,共7页
无人机在城市作战的复杂环境中,目标对象不仅种类繁多且密集分布,极易遭遇相互遮挡的情况;此外,由于无人机视角下的目标尺寸显著缩小,因此,检测过程中会出现漏检和误检的问题出现。针对以上问题提出了一种无人机目标检测算法PCAC-YOLO... 无人机在城市作战的复杂环境中,目标对象不仅种类繁多且密集分布,极易遭遇相互遮挡的情况;此外,由于无人机视角下的目标尺寸显著缩小,因此,检测过程中会出现漏检和误检的问题出现。针对以上问题提出了一种无人机目标检测算法PCAC-YOLO。为了增强遮挡目标边缘信息的表征能力,通过裁剪CBS层和添加基于相似度的激活模块(Similarity-Aware Activation Module,SimAM)注意力机制,设计了新的空间池化连接自注意力机制(Spatial Pooling Connect Self-Attention Mechanisms,SPCSM)模块。同时引入卷积特征提取模块Conv2Former,提高了模型对小目标特征的关注能力。实验结果表明,在AU-AIR数据集中,相较于原始的YOLOv7算法,Precision值增加至52.8%,提升了14.1%;mAP@0.5值增加至41.4%,提升了6.1%;mAP@0.5:0.95|small值为16.2%,提升了1.7%。该目标算法有效提升了在城市作战环境无人机视角下的目标检测准确率,证明了设计算法的有效性。 展开更多
关键词 城市作战 目标检测 YOLOv7 PCAC-YOLO 无人机视角
原文传递
基于POD_Kriging代理模型的结冰云雾参数快速计算方法研究 被引量:4
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作者 李庭宇 任靖豪 +1 位作者 王强 易贤 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2023年第S01期1-12,共12页
掌握结冰云雾参数的分布对于飞机结冰分析具有重要意义。为了获得这些参数,传统的高保真数值模拟技术计算效率低,难以应用于需要实时评估结冰的工程场景。为了克服这一困难,通过本征正交分解(Proper orthogonal decomposion,POD)方法与K... 掌握结冰云雾参数的分布对于飞机结冰分析具有重要意义。为了获得这些参数,传统的高保真数值模拟技术计算效率低,难以应用于需要实时评估结冰的工程场景。为了克服这一困难,通过本征正交分解(Proper orthogonal decomposion,POD)方法与Kriging技术相结合,提出了一种非侵入式结冰云雾参数计算代理模型。该模型以4个飞行参数和2个云参数作为输入变量,模型输出为液体水含量(Liquid water content,LWC)和液滴收集系数。采用准三维NACA0012翼型验证了模型的准确性和计算效率。4个测试案例的数值结果表明:POD_Kriging模型准确、有效。相比于经典的FENSAP‐ICE软件,所开发的代理模型能够更有效的得到结冰云雾场。 展开更多
关键词 结冰云雾参数 代理模型 本征正交分解 KRIGING 快速计算
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