【摘 要】
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无人车能够完成自主导航以及各种无人操作任务的基本前提,是对周围复杂环境的正确感知。目前智能无人车的研究测试环境主要基于高速公路以及城市化道路,很少考虑到未知地表类型对车辆驱动力的分配,从而引发的速度匹配问题以及车体倾覆问题。然而,城市化道路和野外道路具有一定的差异,两种场景下的地表结构是不同的,车辆底层控制应该有所不同,这对于军用地面无人车辆来说更为重要。基于此,本文重点研究无人车在结构化道路和非
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无人车能够完成自主导航以及各种无人操作任务的基本前提,是对周围复杂环境的正确感知。目前智能无人车的研究测试环境主要基于高速公路以及城市化道路,很少考虑到未知地表类型对车辆驱动力的分配,从而引发的速度匹配问题以及车体倾覆问题。然而,城市化道路和野外道路具有一定的差异,两种场景下的地表结构是不同的,车辆底层控制应该有所不同,这对于军用地面无人车辆来说更为重要。基于此,本文重点研究无人车在结构化道路和非结构化道路中的地表分类问题。考虑到传统RGB图像在地表分类方面的局限性以及使用高光谱进行地表分类的探索性
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作为高光谱遥感图像分析领域一个基本的研究问题,高光谱图像分类在国土资源勘查、环境监测和精准农业评估等领域获得了大量关注,国内外研究学者提出了大量出色的分类算法。但是由于高光谱图像的光谱和空间特征的复杂性,高光谱图像分类中需要解决的问题还有很多,其仍是一个极具研究难度的课题。本文研究了基于深度学习模型的高光谱图像分类算法,提出了两种基于深度特征提取的分类模型。同时,将两种方法提取的深度特征与适当的人
随着高光谱遥感技术的快速发展,高光谱遥感图像在保持高分辨率的同时,图像的空间分辨率也得到了很大程度的提升,为地物的准确分类创造了有利的条件,因此被广泛用于农作物监测、城市增长分析、重大灾害管理和矿物制图等领域。高光谱图像为地物目标的识别和分类带来了新机遇,同时对现有的图像处理技术提出了新的挑战:由于图像中含有较多地物类别,纹理较复杂,并且光谱分辨率的提高导致数据量增大,使得利用超像素分割提取图像的
随着IC芯片向高集成度、微型化、细间距的不断发展,对热超声键合换能器的运动柔性、键合效率和振幅输出特性等提出了更高要求,换能器也从单支路结构逐渐向着复合结构方向发展。基于此本课题提出一种柔性夹持的双支路复合结构高频压电超声换能器,对其结构尺寸和夹持方式进行动力学优化设计,深入分析其动力学行为特性变化与合成规律,主要内容如下:(1)提出一种两级圆锥形变幅杆与阶梯-圆锥复合形变幅杆为一体的双支路换能器
高光谱图像通常具有数百个连续光谱带,在土地覆盖分类和识别领域具有广泛的应用前景。其中,高光谱图像监督分类旨在给出图像像素的地物类别信息,可广泛应用于包括矿物勘探,精确农业和环境监测等多个领域。然而,由于高光谱数据高维性、多通道、类别非均衡性、空间复杂等因素,如何联合空间和光谱信息设计有限监督样本下的机器学习分类算法是一个研究热点。本文围绕基于稀疏卷积滤波器学习的高光谱图像分类方法展开深入研究,以充
随着科技的进步与人口的快速增长,全球对能源的需求日益增大,目前能源的供给方式主要以化石能源为主,化石能源的使用导致了环境污染与化石能源的紧缺。为此,新能源的开发与应用已经成为各国科研人员关注焦点,其中质子膜燃料电池(PEMFC)具有效率高、功率密度大、环境友好、可靠性高等优点,已成为新能源转化与使用的热点。日本,欧洲等已经将燃料电池技术列为新能源技术发展的重点。在研制与应用过程中,发现PEMFC的
高光谱(Hyperspectral,HS)图像是一个三维数据立方体,具有上百个连续的光谱波段,提供了丰富的光谱信息,蕴含了地物的属性特征。但是,高光谱图像的空间分辨率比较低,这限制了高光谱图像更进一步的应用。多光谱(Multispectral,MS)图像具有丰富的空间信息,可以提供图像的精细几何特征。因此,两种图像的融合可以实现信息互补,并提高信息的准确性和可靠性。高光谱与多光谱图像融合是遥感技术
云计算是互联网行业的第三次革命,是信息时代的一大飞跃,在未来的时代中,其必然起到举足轻重的作用。而关于云计算的研究也在飞快发展,其技术也日趋成熟。在众多性能指标的研究中,关于任务执行的可靠性的研究还较为缺乏,但是随着云计算的不断发展,其系统的可靠性已经和其执行时间、花费费用等性能指标相关联,它们均为同为重要影响因素。在目前有限的研究中,大多是利用复制,容错的技术来静态的提高系统的可靠性,但静态的方
悬臂梁作为工程结构中最简化的模型,其动力学问题一直是众多学者研究的重点。很多实际的工程结构可以简化为带有末端质量块的悬臂梁模型,例如,信号塔、水塔、塔式起重机等,它们所受到的扰动大部分是大风、海浪、暴雨等,这些扰动都是随机的,因此研究含末端质量块的悬臂梁在随机噪声激励下的响应,具有重大的理论意义和实际价值。本文研究了一个含有末端质量块的不可伸长悬臂梁模型在基座噪声激励下的振动模型,研究的主要目的是