| 基于孪生网络的航天器部件追踪 |
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| 引用本文： | 孙运达,万雪,李盛阳. 基于孪生网络的航天器部件追踪[J]. 光学精密工程, 2021, 29(12): 2915-2923. DOI: 10.37188/OPE.20212912.2915 |
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| 作者姓名： | 孙运达 万雪 李盛阳 |
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| 作者单位： | 中国科学院大学,北京100049;中国科学院空间应用工程与技术中心,北京100094;中国科学院太空应用重点实验室,北京100094 |
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| 摘 要： | 为了满足空间任务实施过程中对航天器部件的精细定位需求,针对相同类别部件易出现的混淆问题,本文提出了一种基于孪生网络结构的航天器部件追踪算法.首先通过神经网络模型将航天器部件追踪问题描述为基于数据驱动的航天器部件相似性度量问题,以改进AlexNet网络结构为孪生单元设计本文所用孪生网络模型.其次,使用公开大型数据集GOT...
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| 关 键 词： | 孪生网络 目标追踪 航天器部件 深度学习 |
Siamese network based satellite component tracking |
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| SUN Yun-da,WAN Xue,LI Sheng-yang. Siamese network based satellite component tracking[J]. Optics and Precision Engineering, 2021, 29(12): 2915-2923. DOI: 10.37188/OPE.20212912.2915 |
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| Authors: | SUN Yun-da WAN Xue LI Sheng-yang |
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