空基下視多角度紅外目標(biāo)識(shí)別[其他][其他]

為實(shí)現(xiàn)空基下視紅外目標(biāo)的快速高精度識(shí)別，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標(biāo)識(shí)別算法。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對(duì)紅外目標(biāo)進(jìn)行特征提取，使局部特征與全局特征融合，提高特征圖表達(dá)能力，最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標(biāo)的檢測(cè)框，同時(shí)得出目標(biāo)類型及檢測(cè)精度。針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集多為平視，且視角單一的缺陷，使用復(fù)合翼無人機(jī)分別從不同高度和角度采集紅外圖像，構(gòu)建多尺度下視紅外目標(biāo)數(shù)據(jù)集，在PyTorch架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，所提算法對(duì)分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標(biāo)識(shí)別的mAP達(dá)到91.74%，識(shí)別速度為33 f/s，滿足空基平臺(tái)前端的在線識(shí)別需求，且在公開紅外船舶數(shù)據(jù)集上也具有較好的識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時(shí)性的要求，為后續(xù)用于復(fù)合翼無人機(jī)上的多尺度目標(biāo)實(shí)時(shí)識(shí)別提供了理論技術(shù)。

發(fā)表于：7/1/2022 4:00:00 PM

基于功放、功分技術(shù)的微波信號(hào)源擴(kuò)展方法研究[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

量子超導(dǎo)計(jì)算芯片的測(cè)試需要幾十甚至上百路高頻微波信號(hào)輸入，普通微波信號(hào)源一般只有1～2個(gè)通道，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足測(cè)試需求；若集成多個(gè)信號(hào)源以擴(kuò)展信號(hào)通道，不但體積龐大，成本昂貴，信號(hào)源的同步控制也是一個(gè)難題。針對(duì)上述問題，基于功放及功分技術(shù)，提出了對(duì)微波信號(hào)源的一路輸出進(jìn)行等功率擴(kuò)展的方法，設(shè)計(jì)了集成了衰減器、功放和功分模塊的信號(hào)源等幅擴(kuò)展裝置。利用微波信號(hào)源、頻譜儀、網(wǎng)分等測(cè)量儀器搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所設(shè)計(jì)信號(hào)源擴(kuò)展裝置的性能開展實(shí)驗(yàn)研究，同時(shí)驗(yàn)證基于功放、功分技術(shù)的微波信號(hào)源擴(kuò)展方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能保證所擴(kuò)展信號(hào)的中心頻率、功率與源信號(hào)高度一致，各擴(kuò)展通道的信號(hào)相位穩(wěn)定性好，相位長期漂移控制在±1°以內(nèi)，滿足了量子超導(dǎo)計(jì)算芯片測(cè)試的需求。

發(fā)表于：7/1/2022 3:34:00 PM