基于机器视觉的多旋翼无人机追踪方法研究

为了解决现阶段视频中物体检测方法对目标较小的多旋翼无人机识别能力差、检测不准确等问题,提出一种基于神经网络多层级特征识别及跟踪无人机的方法。该方法包含前向跨阶段连接和反向特征构建两部分:前向跨阶段连接将神经网络每一阶段的输出层输入到其余阶段的输入层,反向特征构建部分是把上采样得到特征图与前向传播得到的特征图进行相加进而得到新的不同比例的特征图。该方法有效的利用深层特征和浅层特征的信息,同时也产生不同比例的特征图。实验结果表明,提出的方法实现了视频中实时检测无人机的同时能够有效的检测出目标较小的无人机,并且在收集的固定多旋翼无人机数据集上达到了97.1%的准确率。

无线调车机车信号和监控系统软件测试方法探讨

无线调车机车信号和监控系统(STP)为保障车站调车作业安全,防止发生调车冒进信号等事故发挥了重要作用。通过探讨系统控制软件或车站基础数据变更后对系统测试方法的优化技术,搭建结构合理、功能全面的测试平台,做到对系统软件运行情况的全方位测试,在节省人工的同时,也提高测试效率,提高测试的精确度,避免测试中的人为疏忽,为无线调车机车信号和监控系统适应不同车站的升级改造保驾护航。