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针对战场环境下装甲目标的检测任务,提出一种基于轻量级网络的快速检测方法.首先以轻量级卷积神经网络MobileNet作为骨架网络,构建一个多尺度的单步检测网络;然后针对装甲目标的尺寸分布情况使用分辨率更高的卷积特征图,并在每个检测单元上新加入一个残差模块,增强了对小尺度目标的检测能力;最后引入focal-loss损失来替代传统的交叉熵损失函数,有效地克服了训练过程中存在的正负样本分布极度不平衡的问题.针对装甲目标构建了专用的目标检测数据集,并在该数据集上对几种目前主流的单步检测方法进行了训练和测试,实验结果表明,该方法在检测精度、模型容量以及运行速度上均取得了较好的效果,对于无人机等小型移动侦查平台具备良好的适用性. 相似文献
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结合螺旋理论、机器人的实际功能应用以及机械腿的运动变换矩阵,综合出了转动完全解耦、移动部分解耦的PUPR-PUPR-PRPAS机械腿构型。首先,分析了步行式加工机器人的功能应用,分析出机械腿在功能应用中需要的自由度;再根据自由度数确定了机械腿所需的支链数目及自由度在支链上分布;然后分析机械腿运动螺旋及约束螺旋,结合机械腿运动解耦的目的,得出使动螺旋来确定驱动螺旋,同时结合功能应用需求对机械腿支链进行了构型综合。根据支链间搭配原则及机械腿功能应用条件等,在综合出的支链中选取并确定机械腿初步构型。最后,先对机械腿单自由度关节副之间进行复合简化,分析简化后的运动变换矩阵,将第三条支链进行进一步改进,确定最终机械腿构型。 相似文献
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