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针对无人机训练缺乏实装、费用高、风险大等问题,采用半实物仿真的方式,设计了一种无人机模拟训练教学系统,并详细阐述了系统的功能、组成、原理以及飞行控制、任务规划、任务设备和数据链路关键分系统的设计实现方法。该无人机模拟训练教学系统建立了逼真的系统指挥控制模拟训练环境,具备教学管理和视景实时显示功能,可完成无人机的各种训练操作程序,既满足训练要求,又节约训练费用、降低风险,可以大大提高无人机操作人员的培训效率,缩短人员的培训时间。 相似文献
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塔台飞行管制员的指挥能力直接影响航空安全和空域资源利用率.塔台指挥模拟训练作为快速提升塔台飞行管制员指挥能力的有效途径,训练效果评判难是制约其训练效率的重要因素.研究塔台模拟训练系统的智能化辅助评估功能,开展评估基本规则制定、指标设计、平台设计和评估结果界面设计,期望为塔台指挥模拟训练系统智能辅助评估功能提供参考依据,... 相似文献
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科教兴企用实劲保证安全出巨资———国航再购新型飞行模拟训练机本刊特约记者许建强本刊讯：已创造连续安全飞行四十二周年光荣纪录的中国国际航空公司继续在飞行训练方面加大投入。１９９７年８月１５日，这家航空公司又向加拿大ＣＡＥ公司购买波音７７７—２００Ａ、波... 相似文献
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实践教学是人才培养的重要内容。以语言经济学视角,探究商务英语有效实践教学模式,是一个相对新颖的研究方向。商务英语具有价值和效用、费用和效益等经济学属性。针对国内商务英语实践教学"形式主义"的诟病,应建构以大型交易会为平台,"单项模拟训练—综合技能模拟训练—顶岗实习"为核心的实践教学体系。这一体系符合语言经济学规律,对克服实践教学"形式主义"有借鉴意义。 相似文献
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尹雪艳 《渭南师范学院学报》2013,(4):113-116
实践教学是培养商务英语专业学生应用技能的重要手段。研究表明,目前我国商务英语实践教学存在诸多问题,如复合型、"双师型"教师匮乏,实践教学体系滞后和流于形式。商务英语作为一门语言,具有经济学性质。以广交会等大型交易会为平台,单项模拟训练———综合技能模拟训练———顶岗实习这一商务英语实践教学模式能充分体现商务英语价值、效用、费用和效益等经济学特征,对克服商务英语实践教学形式主义,培养具有国际视野的复合型、应用型商务英语专业人才能起到积极作用。 相似文献
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基于雷达数据分析,分离有效飞行航迹,并识别航空器飞行状态。根据航空器参考速度反推初始航空器质量,考虑了航空器质量动态变化,建立了不同飞行模式下航空器燃油消耗算法。开发终端区多航空器燃油估算软件,并通过某机场进离场雷达数据验证燃油消耗算法,结果表明终端区多航空器燃油估算算法可以宏观测算终端区进离场航空器燃油消耗水平。 相似文献
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为了克服传统深度学习在排水管道缺陷检测方面识别正确率较低的缺点,在Faster R-CNN算法基础上,利用聚类分析方法改进候选区域设置,提出一种优化的排水管道缺陷检测模型,并采用VGG、AlexNet、GoogleNet、ResNet代替Faster R-CNN网络中的特征提取层进行模拟计算。计算结果表明,K-means方法的最优类别数为5,虽然ResNet网络训练时间成倍增加,但其识别正确率达到0.89,比VGG网络提高了0.14。优化后的Faster R-CNN网络有效提高了排水管道缺陷检测的识别正确率。 相似文献
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传统字符识别方法缺乏对污染车牌字符正确识别的能力,难以有效分辨易混淆字符等。针对这些弊端,采用 MATLAB 对真实车牌字符图像进行处理,提出一种基于离散 Hopfield 神经网络的改进算法（CLP-HNN）,对车牌字母及数字进行识别。实验结果表明,该算法对污染车牌字符识别率达 93.3%,不仅可有效降低污染车牌错误识别的风险,而且可提高易混淆字符正确辨别率,对减少车牌误识别引起的交通安全及秩序问题有较大参考价值。 相似文献
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针对车牌字符在车牌图象退化时识别率较低的问题,提出一种基于神经网络集成的车牌字符识别方法。基于小生境遗传算法在提高进化的局部搜索方面的良好性能来动态构建个体网络差异性大的神经网络集成,进而提高整个集成系统的泛化能力。将该方法应用于车牌字符的识别,实验结果表明,该方法能有效地生成差异度较大的个体网络,得到的神经网络集成能有效提高车牌字符的识别率。 相似文献
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为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。 相似文献
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针对现有车牌字符识别算法中存在识别时间长、正确率低的问题,提出了基于粗网格特征提取及RBF神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先对车牌图像字符进行预处理,再将提取的车牌字符特征向量输入RBF神经网络进行训练,通过建立汉字字符、字母、字母／数字混合分类器分别对车牌字符信息进行识别,同时引入拒识别和易混字符细识别机制。实验表明,这种方法克服了BP神经网络易陷入局部最小值的问题,提高了识别的正确率,适合于对实时性要求较高的智能交通管理系统。 相似文献
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为了提高车牌识别准确率,以MATLAB为平台,对车牌识别系统部分算子选择及算法进行调整和优化。在具体处理中,通过灰度拉伸、顶帽变换、二值化等实现车牌预处理,用边缘检测、形态学处理等实现车牌定位,通过多种算法对比选择合适的车牌矫正方法,结合车牌垂直投影法、模板匹配法完成车牌识别系统设计。该系统对车牌识别的准确率由96.5%提升至97.5%,识别效果较好。 相似文献
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李晓斌 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):90-94
文章提出了一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法,进一步研究在干扰情况下的车牌识别问题,并采用系统化的方法,使用VC＋＋6．0设计并实现一个高效、鲁棒性好的车牌定位和识别系统。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好、对光照、旋转、噪声等具有良好的鲁棒性等特点．定位率和识别率可以达到90％以上。 相似文献
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为提高高速公路通行效率,在原有收费系统基础上提出基于“车牌识别+移动支付”的高速公路收费系统,无需额外安装设备即可实现不停车收费。系统核心技术为车牌识别与移动支付。车牌识别采用小波降噪技术对图像进行降噪处理,采用数学形态学方法进行车牌定位,采用垂直投影法进行字符分割,采用 ORC 算法进行字符识别|移动支付通过调用第三方支付平台（微信或支付宝）接口方式实现。对车牌图像进行降噪处理后,车牌识别正确率达到 96%,比未降噪处理提高 3%|与 ETC 收费车道相比,从该系统入口车道通行时间缩短7 秒,出口车道缩短 8 秒,试验结果表明该系统提高了高速公路通行效率。 相似文献
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针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力。该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果。用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升。融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确。在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4%,达97%,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度。 相似文献
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以 Faster R-CNN 为代表的 two-stage 目标检测算法检测速度慢,而 one-stage 目标检测算法中的 SSD算法虽然检测速度快,但对交通标志类小目标的检测效果不佳。因此在 SSD 算法 VGG16 骨干网络上引入感受野块（RFB）结构,既提升检测速度又可在小目标检测上达到良好的检测精度。与此同时,为提高网络分类精度,在损失函数中加入中心损失。将 SSD 算法与改进的 SSD 算法在 VOC 数据集上进行训练,对比其性能可知,改进后算法 mPA 值达到 80.7%,相比 SSD300（VGG16）算法提高了 3.5%。该算法在 LISA traffic sign 数据集上训练,在迁移学习的基础上得到的 mPA 值为 78.4%,检测单张图像平均耗时为 20.5ms,可满足实时性要求。 相似文献