基于BP神经网络的空袭目标识别

通过介绍BP神经网络用于目标识别的基本原理,对目标不完整或不确定数据进行分析、推理。提取空袭目标的速度、高度、机动加速度和雷达反射面积等有用特征,并运用定性、定量相接合的方法,对目标特征进行归一化处理,作为输入层数据。根据目标识别的具体要求确定各层神经元数,建立了BP神经网络目标识别模型。通过对样本数据训练、检验、输出结果的分析,表明在缺乏识别先验知识时,运用该方法识别空中目标简单有效。     

超薄磨耗层在隧道路面抗滑处治工程中的应用

首先对超薄磨耗层Nova Chip的关键机理进行了详细的介绍和说明;然后通过超薄磨耗层在隧道路面抗滑处治工程中的应用,分别对养护方案选择、材料选择、混合料设计、混合料性能等问题进行全面的分析;最后对使用效果进行评价,使用效果表明:Nova Chip超薄磨耗层沥青混合料具有较好的高温抗车辙和抗水损坏能力,并且能够提高水泥混凝土路面的抗滑性能和国际平整度指数,同时降低路面噪声,提高路面行车舒适性。     

基于体素柱形的激光雷达点云车辆目标检测算法

环境车辆是自动驾驶汽车行驶时的主要障碍物之一，对环境车辆的尺寸、位置、朝向等空间信息进行感知对于保障行驶安全具有重要意义。激光雷达点云数据包含了场景中物体表面扫描点的三维坐标，是实现车辆目标检测任务的重要数据来源。结合SECOND与PointPillars方法，提出一种基于体素柱形的三维车辆目标检测模型，利用三维稀疏卷积聚合点云局部特征，在体素特征图上构造柱形并进行特征编码，有效解决点柱形方法缺乏柱形间特征交互问题，增强点云特征的空间语义信息；基于均值池化操作生成锚框点云占据位图并提出一种简单负样本过滤策略，在模型训练阶段筛除预设在无点云覆盖区域的无效锚框，缓解正负样本或难易样本不均衡问题；在目标框回归模块中，使用类别置信度与交并比(IoU)预测值计算混合置信度，改善分类分支与位置回归分支结果不一致问题，并使用KITTI三维目标检测数据集进行模型训练与评估。研究结果表明：在严格判定标准下(IoU阈值设置为0.7),所提算法在简单、中等、困难3种难度级别下分别获得了89.60%、79.17%、77.75%的平均检测精度(AP_3D),与SECOND、PointPill...