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Temperature and stress fields of multi-track laser cladding 被引量:9
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作者 ZHAO Hong-yun ZHANG Hong-tao +1 位作者 XU Chun-hua YANG Xian-qun 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第S02期495-501,共7页
Based on genetic algorithm and neural network algorithm,the finite element analyses on the temperature fields and stress fields of multi-track laser cladding were carried out by using the ANSYS software.The results sh... Based on genetic algorithm and neural network algorithm,the finite element analyses on the temperature fields and stress fields of multi-track laser cladding were carried out by using the ANSYS software.The results show that,in the multi-track cladding process,the temperature field ellipse leans to the cladding formed,and the front cladding has preheating function on the following cladding.During cladding,the longitudinal stress is the largest,the lateral stress is the second,and the thickness direction stress is the smallest.The center of the cladding is in the tensile stress condition.The longitudinal tensile stress is higher than the lateral or thickness direction stress by several times,and the tensile stress achieves the maximum at the area of joint between the cladding and substrate.Therefore,it is inferred that transversal crack is the most main crack form in multi-track laser cladding.Moreover,the joint between cladding and substrate is the crack sensitive area,and this is consistent with the actual experiments. 展开更多
关键词 finite element analysis multi-track cladding stress field transversal crack
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An online fast multi-track locating algorithm for high-resolution single-event effect test platform 被引量:2
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作者 Yu-Xiao Hu Hai-Bo Yang +3 位作者 Hong-Lin Zhang Jian-Wei Liao Fa-Tai Mai Cheng-Xin Zhao 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期86-100,共15页
To improve the efficiency and accuracy of single-event effect(SEE)research at the Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,Hi’Beam-SEE must precisely localize the position at which each heavy ion hitting the integrated... To improve the efficiency and accuracy of single-event effect(SEE)research at the Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,Hi’Beam-SEE must precisely localize the position at which each heavy ion hitting the integrated circuit(IC)causes SEE.In this study,we propose a fast multi-track location(FML)method based on deep learning to locate the position of each particle track with high speed and accuracy.FML can process a vast amount of data supplied by Hi’Beam-SEE online,revealing sensitive areas in real time.FML is a slot-based object-centric encoder-decoder structure in which each slot can learn the location information of each track in the image.To make the method more accurate for real data,we designed an algorithm to generate a simulated dataset with a distribution similar to that of the real data,which was then used to train the model.Extensive comparison experiments demonstrated that the FML method,which has the best performance on simulated datasets,has high accuracy on real datasets as well.In particular,FML can reach 238 fps and a standard error of 1.6237μm.This study discusses the design and performance of FML. 展开更多
关键词 Beam tracks multi-track location Rapid location High accuracy Synthetic data Deep neural network Single-event effects Silicon pixel sensors HIRFL
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An iterative ITI cancellation method for multi-head multi-track bit-patterned magnetic recording systems
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作者 Santi Koonkamkhai Piya Kovintavewat 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2021年第1期107-112,共6页
Bit-Pattemed Magnetic Recording(BPMR)is one of the emerging data storage technologies,which promises an Areal Density(AD)of about 4 Tb/in2.However,a major problem practically encountered in a BPMR system is Inter-Trac... Bit-Pattemed Magnetic Recording(BPMR)is one of the emerging data storage technologies,which promises an Areal Density(AD)of about 4 Tb/in2.However,a major problem practically encountered in a BPMR system is Inter-Track Interference(ITI)that can deteriorate the overall system performance,especially at high ADs.This paper proposes an iterative ITI cancellation method for an m-head m-track BPMR system,which uses m heads to read m adjacent tracks and decodes them simultaneously.To cancel the ITI,we subtract the weighted readback signals of adjacent tracks,acting as the ITI signals,from the readback signal of the target track,before passing the refined readback signal to a turbo decoder.Then,the decoded data will be employed to reconstruct the ITI signal for the next turbo iteration.Experimental results indicate that the proposed system performs better than the conventional system that uses one head to read one data track.Furthermore,we also find out that the proposed system is more robust to media noise and track misregistration than the conventional system. 展开更多
关键词 Emerging magnetic recording technology Multi-head multi-track Inter-track interference Turbo decoder
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基于YOLOv8s多阶段算法的幼猪吮乳行为识别研究
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作者 陈创业 刘兹豪 +4 位作者 胡天让 谢晓丽 李洋 陈立涛 刘根新 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期185-193,共9页
针对幼猪吮乳行为识别精度不足和个体目标跟踪困难的问题,采用以计算机视觉为基础的自动检测体系,整合YOLOv8s、DeepSORT、LSTM 3个算法模块,提出了一种多阶段的行为识别方法。首先,通过YOLOv8s对视频里的幼猪目标进行实时检测,再借助De... 针对幼猪吮乳行为识别精度不足和个体目标跟踪困难的问题,采用以计算机视觉为基础的自动检测体系,整合YOLOv8s、DeepSORT、LSTM 3个算法模块,提出了一种多阶段的行为识别方法。首先,通过YOLOv8s对视频里的幼猪目标进行实时检测,再借助DeepSORT算法来实行跨帧目标追踪并分配唯一标识;然后,把多张连续检测图片输入到LSTM模型里进行时序建模,从而判定出该段时间范围内的幼猪是否正在吮乳。于养殖场的母猪产房拍摄了26 320张照片、采集了4 930组行为序列数据集进行试验,结果表明,在mAP@0.5评价标准下,以YOLOv8s模型为基准的目标检测准确率为91.7%,召回率为92.3%,系统整体追踪准确值(MOTA)达到85.6%,且系统可在复杂的养殖环境下做到稳定运行。将该系统布置到云端平台上,可进行云端处理、数据可视化和远程监控等功能,即时展示每头幼猪的吮乳次数和时长,快速找出进食异常的幼猪个体,优化管理效率。 展开更多
关键词 幼猪行为识别 目标检测 多目标跟踪 时序模型 吮乳监测 智能养殖
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关联策略多特征增强的多目标跟踪
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作者 陈云芳 方倩 +1 位作者 吕尊威 张伟 《计算机科学》 北大核心 2026年第3期231-239,共9页
在复杂场景下,多目标跟踪面临密集的目标遮挡、目标非线性运动、关联匹配算法欠佳导致身份匹配错误以及频繁的身份切换等问题。对此,以ByteTrack为基线算法,充分利用现有的判别性特征,从运动模型、弱特征数据关联、匹配算法3个方面对其... 在复杂场景下,多目标跟踪面临密集的目标遮挡、目标非线性运动、关联匹配算法欠佳导致身份匹配错误以及频繁的身份切换等问题。对此,以ByteTrack为基线算法,充分利用现有的判别性特征,从运动模型、弱特征数据关联、匹配算法3个方面对其关联策略进行改进,提出了一种关联策略多特征增强的多目标跟踪算法。首先,针对常规卡尔曼滤波难以对非线性运动的目标位置进行预测的问题,利用预测相似度以及检测置信度动态调整卡尔曼滤波的噪声协方差,提升运动模型对位置预测的准确性。其次,整合二次关联算法,在低置信度检测框和第一次关联后未匹配的轨迹之间,执行弱特征数据关联,减少其与轨迹之间的匹配错误。最后,针对低置信度检测目标,利用相对深度对检测目标以及轨迹进行分解,并采用级联匹配算法进行关联,有效减少IoU匹配碰撞,提高了算法在密集遮挡场景下的跟踪表现。在MOT17与MOT20测试集上,所提算法的HOTA分别为64.5%与63.2%,与基线算法相比,所有评估指标均取得显著提升。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合检测跟踪 数据关联
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基于深度学习的视觉目标跟踪研究综述
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作者 罗元 马文龙 唐小平 《半导体光电》 北大核心 2026年第1期13-27,共15页
目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其任务是在视频序列中对感兴趣的目标进行持续检测与精确定位。随着深度学习技术的迅速发展,视觉目标跟踪在特征建模、时序关联以及端到端学习等方面取得了显著进展。文章系统回顾了基于深度学... 目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其任务是在视频序列中对感兴趣的目标进行持续检测与精确定位。随着深度学习技术的迅速发展,视觉目标跟踪在特征建模、时序关联以及端到端学习等方面取得了显著进展。文章系统回顾了基于深度学习的视觉目标跟踪研究现状,从单目标跟踪与多目标跟踪两个方向出发,分析了不同框架下的基本思想与实现机制,阐述了从传统手工特征方法向深度特征驱动模型的演化过程。还总结了常用的跟踪数据集与性能评价指标,并对当前研究面临的主要问题进行了讨论,包括长时间建模能力欠佳、复杂场景跟踪鲁棒性差以及跨场景泛化能力有限等。最后,展望了未来视觉目标跟踪的发展趋势,指出融合多模态信息与时空建模的统一深度框架将成为该领域的重要研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 视觉目标跟踪 单目标跟踪 多目标跟踪 TRANSFORMER
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基于3D LiDAR传感器的多级关联目标跟踪算法
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作者 胡功林 唐向阳 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第2期150-155,共6页
针对自动驾驶系统中多目标跟踪(MOT)技术的性能提升需求,提出了一种基于3D激光雷达(LiDAR)传感器的新型3D MOT方法。该方法通过融合短期与长期关联的多级关联机制增强目标匹配鲁棒性:短期关联利用连续帧间目标运动的连续性,长期关联则... 针对自动驾驶系统中多目标跟踪(MOT)技术的性能提升需求,提出了一种基于3D激光雷达(LiDAR)传感器的新型3D MOT方法。该方法通过融合短期与长期关联的多级关联机制增强目标匹配鲁棒性:短期关联利用连续帧间目标运动的连续性,长期关联则评估检测与轨迹的一致性,并引入图卷积网络(GCN)量化匹配程度,同时通过维护非活动轨迹池减少长时遮挡导致的ID切换。在KITTI数据集上的实验表明,所提方法实现了75.65%的高阶跟踪精度(HOTA)指标,较3D MOT的基准方法(AB3DMOT)提升5.66%,且ID切换次数(IDS)减少74次,验证了其在复杂道路环境中具有更高的跟踪准确性与稳定性。 展开更多
关键词 3D激光雷达 目标跟踪 多级关联 图卷积网络
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面向短道速滑场景的运动一致性多目标跟踪方法
8
作者 李宗民 张明珠 +1 位作者 肖倩 柴世杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期353-362,共10页
短道速滑是多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)的一个重要应用领域,在收集运动员数据及自动战术分析等方面起着至关重要的作用。然而现有的MOT基准很少关注该领域,这限制了其发展。提出了一个短道速滑场景下的多目标跟踪数据集,将... 短道速滑是多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)的一个重要应用领域,在收集运动员数据及自动战术分析等方面起着至关重要的作用。然而现有的MOT基准很少关注该领域,这限制了其发展。提出了一个短道速滑场景下的多目标跟踪数据集,将其命名为SkatingMOT,并揭示了该数据集存在的三个关键挑战:(1)外观高度相似的小尺度目标;(2)快速变速运动模式;(3)频繁的遮挡与重叠。针对以上挑战,进一步提出了一个新的多目标跟踪框架SkatingSORT。在这项工作中,设计了一个遮挡感知模块对目标的可见度进行评估;在运动分支中,修改Kalman滤波以适应场景中复杂的运动模式,并在关联中引入弱线索;在外观分支中,考虑到遮挡及外观相似问题,提出了嵌入特征自适应模块。该方法在SkatingMOT上的准确度高达94.86%,与现有最先进的方法相比具有显著的优势。在MOT17和DanceTrack数据集上的实验表明,该方法以即插即用和免训练的方式对其他跟踪器和场景表现出一定的泛化性。 展开更多
关键词 短道速滑 多目标跟踪 卡尔曼滤波 运动估计
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基于改进ByteTrack与YOLOv10的无人机多目标跟踪算法
9
作者 张忠民 叶聪 《兵工学报》 北大核心 2026年第1期261-271,共11页
无人机多目标跟踪技术是无人机领域的一个重要研究方向,目前大多数多目标跟踪技术难以平衡跟踪任务的精度和实时性。针对此问题,设计小目标检测算法MT-YOLOv10,采用轻量化特征融合模块MSKFF(Multi-Selective Kernel Feature Fusion)增... 无人机多目标跟踪技术是无人机领域的一个重要研究方向,目前大多数多目标跟踪技术难以平衡跟踪任务的精度和实时性。针对此问题,设计小目标检测算法MT-YOLOv10,采用轻量化特征融合模块MSKFF(Multi-Selective Kernel Feature Fusion)增强特征融合效果,提升无人机空中检测能力。在跟踪算法中,通过向卡尔曼滤波引入自适应因数增强对噪声的自适应能力,同时改变卡尔曼滤波输入的状态向量以及引入轨迹置信度信息,提升对目标位置的预测能力,改进后的跟踪算法命名为PAC-ByteTrack。MT-YOLOv10在VisDrone2019-DET数据集上的检测实验结果显示其精度和mAP 50较基线算法提升4.3%和6.5%。将MT-YOLOv10和PAC-ByteTrack相结合,在VisDrone2019-MOT(Multi-Object Tracking)和UAVDT两大无人机数据集上展开测评,其HOTA(Harmonized Overlap and Tracking Aumulator)分别提升4.467%和1.831%,性能优于大多数现有跟踪算法。新算法实现了稳定连续的跟踪,为无人机跟踪任务提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 无人机 YOLOv10 ByteTrack 卡尔曼滤波 多目标跟踪
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班导师、科研导师与辅导员“学术引航+成长护航”双轨多维协同培养化学拔尖人才
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作者 孙晶 鞠岩松 +5 位作者 焦健 曹国书 逯遥 杨国柱 宋超 苏忠民 《化学教育(中英文)》 北大核心 2026年第6期30-34,共5页
长春理工大学化学与环境工程学院创新构建了“学术引航+成长护航”双轨协同培养体系,探索新时代化学拔尖人才培养新模式。该模式由资深教师担任班导师,与辅导员形成育人合力:班导师及科研导师负责学术引领,通过“精英成长计划”实施学... 长春理工大学化学与环境工程学院创新构建了“学术引航+成长护航”双轨协同培养体系,探索新时代化学拔尖人才培养新模式。该模式由资深教师担任班导师,与辅导员形成育人合力:班导师及科研导师负责学术引领,通过“精英成长计划”实施学业规划、科研训练和学科竞赛指导;辅导员聚焦成长护航,建立动态成长档案,开展心理辅导、职业规划等全周期跟踪服务。通过班导师与辅导员协同育人,既强化学生的科研创新能力,又培养其科技报国使命担当。实施成效显著,2024及2025届毕业生深造率超60%(双一流高校录取占比82.4%),实现了知识传授、能力培养与价值引领的有机统一,为省属高校培养新时代化学拔尖人才提供了可复制的实践经验。 展开更多
关键词 班导师 学术引航+成长护航 双轨多维 拔尖人才
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一种基于复合框架的城市道路场景车辆轨迹提取方法
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作者 田晟 冯帅涛 李嘉 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期31-51,共21页
城市道路车辆轨迹提取对智能交通监管至关重要,但现有技术存在检测精度低、身份跳变导致轨迹断裂等问题。为了解决这些问题,本文提出融合改进YOLOv7-tiny检测、StrongSORT跟踪与Savitzky-Golay滤波优化的复合框架(integrated framework ... 城市道路车辆轨迹提取对智能交通监管至关重要,但现有技术存在检测精度低、身份跳变导致轨迹断裂等问题。为了解决这些问题,本文提出融合改进YOLOv7-tiny检测、StrongSORT跟踪与Savitzky-Golay滤波优化的复合框架(integrated framework of improved YOLOv7-tiny detection,StrongSORT tracking,and Savitzky-Golay filtering optimization,IYSSG)。该框架能够利用交通监控设备采集的城市道路监控视频数据,高效提取不同车辆目标的轨迹。经过实验评估,IYSSG框架在3个主要任务中表现出色。在车辆检测方面,改进后的YOLOv7-tiny算法在保障检测速度的同时,精度、召回率和mAP@0.5相较于原始YOLOv7-tiny算法分别提升2.5、8.5和3.7个百分点;在车辆跟踪方面,StrongSORT算法相比于DeepSORT算法,MOTA(multiple object tracking accuracy)和MOTP(multiple object tracking precision)指标分别取得4.92和2.7个百分点的提升;在车辆轨迹提取与优化方面,Savitzky-Golay滤波算法有效解决因视频抖动和算法误差等客观因素导致的轨迹点缺失和轨迹不平滑问题,有助于研究人员从交通监控视频中提取精确的车辆轨迹,从而更好地分析定位交通问题。 展开更多
关键词 YOLOv7-tiny 目标检测 深度学习 多目标跟踪 轨迹提取 城市道路 车辆轨迹
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多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方法
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作者 熊强强 齐志艺 樊鑫 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期212-217,共6页
在齿轮箱中,振动源可能包含多种频率成分,导致轴心轨迹呈现出复杂的多频特征。而单一传感器在捕捉和分离这些多频成分时存在局限性,容易产生多频成分混叠现象,影响轴心轨迹跟踪效果。因此,提出多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方... 在齿轮箱中,振动源可能包含多种频率成分,导致轴心轨迹呈现出复杂的多频特征。而单一传感器在捕捉和分离这些多频成分时存在局限性,容易产生多频成分混叠现象,影响轴心轨迹跟踪效果。因此,提出多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方法。分析齿轮箱转子运动状态,获取齿轮箱轴心轨迹图,并利用多传感器数据融合技术采集齿轮箱轴心轨迹图中所示的转子4种典型运动状态的特征信息,将不同通道的特征信息加权融合,生成反映轴心轨迹变化的特征信息图,突出不同频率成分的特征。通过全局平均池化模块降维,提取最具代表性的频率成分,利用Softmax函数归一化处理,动态调整权重,生成加权特征图,有效分离多频成分,最终输出多传感器数据融合结果。将多传感器数据融合结果带入卡尔曼滤波算法中,通过观测矩阵和观测噪声协方差矩阵,动态调整预测值,使其更接近真实值,避免多频成分混叠。实现当前时刻轴心轨迹的有效跟踪。实验结果表明,经由所提方法融合后的轴心轨迹与其各自对应的故障完全吻合,且轴心轨迹简洁清晰,信噪比可以保持在40dB以上。说明所提方法可以有效跟踪齿轮箱轴心轨迹,为齿轮箱状态监测提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 多传感器数据融合 轴心轨迹跟踪 转子运动状态 多频成分分离 卡尔曼滤波算法
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自动驾驶汽车路径跟随间歇式预瞄方法研究
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作者 管欣 李思深 贾鑫 《汽车工程》 北大核心 2026年第3期542-552,共11页
路径跟随是自动驾驶汽车重要功能之一,当前自动驾驶汽车在路径跟随时侧向加速度波动较大。为了解决这一问题,本文提出一种自动驾驶汽车路径跟随间歇式预瞄方法。首先建立事件触发预瞄方法,以事件是否触发作为判断条件,确定是否重新预瞄... 路径跟随是自动驾驶汽车重要功能之一,当前自动驾驶汽车在路径跟随时侧向加速度波动较大。为了解决这一问题,本文提出一种自动驾驶汽车路径跟随间歇式预瞄方法。首先建立事件触发预瞄方法,以事件是否触发作为判断条件,确定是否重新预瞄,事件触发机制主要考虑路径跟随偏差和最大执行里程。然后,建立基于运动基元的多段预瞄方法。根据误差确定分段点,动态调整每段的距离,保证预瞄误差处于容许误差范围内。最后,在仿真环境下,验证本文提出的方法的有效性,并与多种方法进行对比。试验结果表明,本文提出的预瞄方法,能够保证路径跟随误差小于设定的容差范围且预期侧向加速度相比其它方法更加平稳。 展开更多
关键词 间歇式预瞄 事件触发 多段预瞄 路径跟随 自动驾驶汽车
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露天矿无人机巡检:轻量化目标检测与多目标跟踪技术及系统构建
14
作者 刘光伟 雷健 +6 位作者 张磊 罗霄 牛喜洋 张浩博 袁杰 秦飞龙 谯乾林 《煤炭科学技术》 北大核心 2026年第2期447-466,共20页
针对露天矿传统人工巡检效率低、故障设备与非合作目标识别难、安全风险高及小目标检测精度不足等问题,同时为补充UWB室内外定位、车载捷联惯性导航等主动定位技术在信号盲区、非合作目标监测等场景的局限,提出轻量化目标检测与多目标... 针对露天矿传统人工巡检效率低、故障设备与非合作目标识别难、安全风险高及小目标检测精度不足等问题,同时为补充UWB室内外定位、车载捷联惯性导航等主动定位技术在信号盲区、非合作目标监测等场景的局限,提出轻量化目标检测与多目标跟踪算法,并构建智能化无人机巡检系统。在检测模型设计上,主干网络引入可变形卷积DCNv2,颈部采用渐进特征金字塔网络AFPN,强化多尺度特征提取能力;设计轻量化检测头LSDECD-Head,结合Focaler-GIoU损失函数,提升小目标与遮挡目标检测精度;通过LAMP剪枝算法实现模型压缩,30%剪枝率下仍保持mAP50为0.868、推理时间196 ms的性能,适配无人机计算资源约束。在多目标跟踪方面,改进ByteTrack算法,引入融合目标空间位置、作业状态及外观特征的空间-外观相似度矩阵,结合加速度校正函数优化轨迹预测,使多目标跟踪准确率提升2.6%,ID切换次数减少21次。此外,构建多层级巡检系统,集成数据采集、实时检测与多机协同调度功能,依托5G与自组网技术实现数据传输与远程监控。试验结果表明,该方案在露天矿场景中显著提升设备检测与跟踪的精度及稳定性,为矿山智能化、无人化巡检提供可落地的技术方案。 展开更多
关键词 露天煤矿 无人机巡检 轻量化目标检测 多目标跟踪 空间-外观相似度矩阵
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基于多维预测的多目标跟踪算法
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作者 钟志峰 严诗玛 +2 位作者 易晓婕 孙玉坤 张智浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期46-54,共9页
针对多目标跟踪领域的经典算法DeepSORT跟踪效率低以及目标ID产生错误切换的问题,提出一种基于多维预测的多目标跟踪算法MP-DeepSORT。在该算法中,加权融合了卡尔曼滤波、LSTM、GM和ARIMA这4种预测模型,以获取更准确的目标位置预测数据... 针对多目标跟踪领域的经典算法DeepSORT跟踪效率低以及目标ID产生错误切换的问题,提出一种基于多维预测的多目标跟踪算法MP-DeepSORT。在该算法中,加权融合了卡尔曼滤波、LSTM、GM和ARIMA这4种预测模型,以获取更准确的目标位置预测数据进行关联匹配。同时,引入卷积块注意力模块(CBAM)对重识别网络OSnet进行改进,形成OS_Cnet用于替换DeepSORT算法内置的外观特征提取网络。实验结果表明,该算法相较于原始算法,MOTA指标提高2.7%,IDsw指标降低13.3%。通过数据和可视化展示,在视频流跟踪的准确性上有明显提升,目标ID产生错误切换问题上有明显改善。 展开更多
关键词 多目标跟踪 特征提取 重识别 卡尔纳曼滤波 长短期记忆模型 灰色模型 自回归差分滑动平均模型
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基于自组网的广域多目标飞行器测控系统设计
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作者 孙大元 尹蕾 +1 位作者 蔡鹏 史玉峰 《无线电工程》 2026年第2期368-378,共11页
近年来,随着技术的不断成熟以及多项关键试验的成功,平流层飞艇应用开始从试验验证阶段转向工程应用阶段,系统工作模式也由单艇独立工作向多艇协同工作转变,现有测控系统点对点的服务模式已经难以满足未来任务的需求。采用卫通等超视距... 近年来,随着技术的不断成熟以及多项关键试验的成功,平流层飞艇应用开始从试验验证阶段转向工程应用阶段,系统工作模式也由单艇独立工作向多艇协同工作转变,现有测控系统点对点的服务模式已经难以满足未来任务的需求。采用卫通等超视距通信手段,可为多目标同时提供数据传输服务,但需要支付高昂的流量费用,且传输带宽小、使用区域受限。针对飞艇应用,卫通通信速率一般不超过5 Mb/s,单月流量费用30万元以上;在以无人机蜂群为代表的小范围编队飞行器系统中,提出采用自组网技术实现多目标数据传输,但受限于全向波束的信号传输距离,一般典型覆盖范围仅10~30 km,全网传输速率8~16 Mb/s,无法满足大范围覆盖、高带宽传输的任务需求。针对上述问题,提出了一种基于自组网技术的广域多目标测控系统,对系统架构和系统工作流程进行了介绍,重点进行了传输协议栈设计,并对关键指标进行了仿真。系统采用全向波束与定向波束结合设计,利用全向波束的全空域覆盖能力完成节点入网及网络维持,利用定向窄波束的高增益能力完成测控业务数据宽带传输,兼顾网络覆盖范围和传输能力,可实现一站测控多目标的效果。系统节点间作用距离可达500 km,业务速率100 Mb/s,支持多跳中继传输。地面测控站可采用机动站型,支持灵活部署,使系统不受地域限制。 展开更多
关键词 多目标测控 平流层飞艇 自组网
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基于眼动追踪技术的多信息标志版面视认风险分布研究
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作者 黄利华 赵晓华 +1 位作者 缪明月 乔剑锋 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第1期100-112,共13页
为解决快速路高架路段大间距出口标志信息供需失衡问题,借助眼动追踪技术开展室内试验。设计77种不同标志,提取并分析28种眼动数据指标,从视认效率、难度、疲劳三个维度构建评价体系。运用重复测量方差分析与逼近理想解排序法(Technique... 为解决快速路高架路段大间距出口标志信息供需失衡问题,借助眼动追踪技术开展室内试验。设计77种不同标志,提取并分析28种眼动数据指标,从视认效率、难度、疲劳三个维度构建评价体系。运用重复测量方差分析与逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS),探究多信息标志多维视认特性。结果表明,28种眼动指标能有效评估驾驶员视认特性,精准表征视认微观特征。标志中路名数量越多,驾驶员视认效率越低、难度越大、疲劳程度越高,整体视认风险增加。建议标志信息数量一般不超过6条,特殊情况可扩展至9条。此外,目的路名在版面的位置对视认风险影响显著,应合理设置版面优先级。 展开更多
关键词 安全工程 城市快速路 多信息标志 眼动追踪技术 视认风险 逼近理想解排序法
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高速嫁接机多路供夹机构试验研究 被引量:1
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作者 李慧文 林承蔚 +4 位作者 杨旭 黄思 初麒 陈治盛 辜松 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期78-84,共7页
针对现有嫁接机存在作业生产效率不理想的问题,提出了一种茄果类高速嫁接机嫁接夹多路供夹机构。基于贴接嫁接法使用嫁接夹固定嫁接幼苗的方法,以一体式嫁接夹为研究对象,设计了一种主要由振动盘、精量排夹装置、直线模组、落夹轨道、... 针对现有嫁接机存在作业生产效率不理想的问题,提出了一种茄果类高速嫁接机嫁接夹多路供夹机构。基于贴接嫁接法使用嫁接夹固定嫁接幼苗的方法,以一体式嫁接夹为研究对象,设计了一种主要由振动盘、精量排夹装置、直线模组、落夹轨道、嫁接夹开夹手和对位针等组成的嫁接夹多路供夹机构,在嫁接机一个嫁接作业循环中可同时提供6个嫁接夹,完成6株嫁接苗切口的同时固定。对供夹机构进行了落夹作业性能试验,探究落夹轨道宽度与嫁接夹宽度的相对差、落夹轨道高度与嫁接夹高度的相对差、对位针直径对落夹成功率的影响,结果表明:落夹轨道宽度与嫁接夹宽度的相对差为1 mm、落夹轨道高度与嫁接夹高度的相对差为1.5 mm、对位针直径为1.5 mm时,多路供夹机构的落夹性能最好,落夹成功率可达98%以上,此时多路供夹机构作业效率达3 240个/h,可满足高速嫁接作业的要求。研究结果可为高速嫁接机的研制与开发提供技术参考。 展开更多
关键词 高速嫁接机 嫁接夹 贴接法 供夹机构 多路 轨道
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煤矿狭窄非结构化巷道中履带式机器人动态避障方法
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作者 周炜明 许娜 刘志刚 《工矿自动化》 北大核心 2026年第2期137-142,共6页
现有机器人避障多依赖单一传感器,在非结构化、动态障碍物随机出现的复杂巷道环境中,存在障碍物标定误差较大、避障安全裕度不足等问题。针对上述问题,面向煤矿狭窄非结构化巷道,提出了一种基于多传感器感知与深度强化学习的履带式机器... 现有机器人避障多依赖单一传感器,在非结构化、动态障碍物随机出现的复杂巷道环境中,存在障碍物标定误差较大、避障安全裕度不足等问题。针对上述问题,面向煤矿狭窄非结构化巷道,提出了一种基于多传感器感知与深度强化学习的履带式机器人动态避障方法。利用可见光波段的高分辨率成像与红外波段的热辐射敏感特性,感知巷道中低照度和高反光环境;引入Mean Shift算法对巷道中障碍物出现概率进行核密度估计,标定障碍物三维空间坐标,解决巷道狭窄导致的视角局限与遮挡问题;利用球体包络法构建障碍物三维空间坐标对应的安全势场边界,作为深度强化学习避障奖励值的约束条件,根据避障奖励值优化机器人避障行为,完成动态避障。实验结果表明:在高粉尘浓度、强光及弱光条件下,该方法感知结果中可见光图像和红外图像的跨模态结构相似性均值均高于55%,能精准感知巷道环境;对障碍物位置的标定结果与实际位置的最大误差仅为0.4 m;应用该方法的机器人在行进过程中与障碍物之间的最小距离大于安全阈值,无碰撞事件发生,具有足够的避障安全裕度。 展开更多
关键词 机器人动态避障 履带式机器人 非结构化巷道 多传感器感知 深度强化学习 Mean Shift算法 障碍物标定
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无人机视频多目标特征关联技术研究进展
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作者 伍瀚 孙浩 +2 位作者 刘奎 计科峰 匡纲要 《航空学报》 北大核心 2026年第4期125-155,共31页
无人机视频已成为智能监控、智慧城市、态势感知、低空经济以及军事侦察等军民用领域不可或缺的信息来源。无人机视频多目标特征关联旨在持续预测各目标位置并维持其身份标识,是多目标跟踪等任务的核心。目前,相关综述多聚焦于目标检测... 无人机视频已成为智能监控、智慧城市、态势感知、低空经济以及军事侦察等军民用领域不可或缺的信息来源。无人机视频多目标特征关联旨在持续预测各目标位置并维持其身份标识,是多目标跟踪等任务的核心。目前,相关综述多聚焦于目标检测与跟踪,本研究对无人机视频多目标特征关联技术研究进展进行系统综述。首先,归纳梳理无人机视频多目标特征关联典型研究成果,并根据应用场景和数据源特性对其进行分类,涵盖了多视角和多光谱特征关联相关研究成果。其次,深入分析各类方法的典型算法、优缺点及适用场景。然后,总结整理无人机视频多目标特征关联的主流公开数据集,包括单视频数据集、多视角视频数据集以及多光谱视频数据集,并基于VisDrone、MDMT和VTTiny-MOT 3个典型数据集,对现有代表性方法的性能等进行系统对比,分析不同方法之间性能差异的根本原因,为后续研究奠定基础。最后,探讨无人机视频特征关联面临的挑战与未来的研究方向,特别是基础模型构建与多模态深度融合等,以期为无人机视频多目标特征关联技术的深入研究提供参考。 展开更多
关键词 无人机视频 特征关联 多目标跟踪 多视角视频 多光谱视频
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