增强现实装备维修引导系统研究综述

为了解决大型复杂机电装备维修过程中存在的信息量少、缺乏形象指导、维修困难等问题,仔细分析了增强现实维修引导系统研究进展及其关键技术。首先总结了增强现实维修引导系统的国内外研究现状,分析了此系统的发展趋势,然后对其关键技术的发展进行了总结阐述,重点分析了视觉同时定位与地图构建技术的研究现状,最后针对增强现实技术应用于维修时的问题解决办法及其发展趋势进行了展望。

基于卷积神经网络的图像特征描述方法

针对现有图像局部特征描述算法在面向特征点法视觉SLAM应用中存在的耗时和精度不能兼顾的问题,提出了一种基于深度可分离卷积和反向残差结构的改进型描述子提取网络结构。使用基于指数函数的三元组损失函数和基于余弦距离矩阵的负样本挖掘策略训练网络,得到了具有良好表征能力的网络参数。通过在Hpatches评价指标的3种任务上的对比实验,结果表明:该算法的精度远优于传统描述子和浅层网络描述子,耗时远低于深层网络描述子,兼顾了视觉SLAM的耗时和精度。

增强现实在装甲装备基层级维修中的应用

针对装甲装备基层级维修检测设备重量大、缺乏维修引导和自然交互能力等问题,设计了一种可穿戴式的增强现实维修引导系统。通过同时定位与地图构建算法实现了高精度的三维注册,采用基于故障树和信号检测的方法实现了准确快速的故障诊断,利用3D MAX对维修引导信息进行建模。最后选取典型坦克火控系统为研究对象,使用AR眼镜、维修检测适配器及其他相关软硬件单元实现了对坦克火控系统启动故障的检测维修引导。结果表明:该系统具有较强的维修引导能力、可穿戴能力和自然交互能力,能够满足基层人员对坦克火控系统维修的需求。

轻量化防弹材料的研究现状及发展趋势

现代战争展现出破坏性更高、作战节奏更快、战场环境更恶劣等特点,为了提高人员和装备在战场中的生存能力和机动性,需进一步提高防弹材料的防护性能和轻量化水平。现代防弹材料正朝着轻量化、多功能、高性能、低成本的方向发展,本文总结了陶瓷、高性能纤维和新型复合材料三种典型轻量化防弹材料的研究现状,分析了各材料的抗弹机理,指出了存在的问题,并展望了今后轻量化防弹材料的发展趋势。

基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断

针对互补性实时跟踪算法(Staple)在目标丢失后不能察觉,提出了基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断方法。在平均峰值相关能量的基础上通过对颜色直方图模型响应进行评估,提出了一种改进的跟踪置信度评估方法。根据跟踪置信度对跟踪状态进行评估,并在高置信度情况下使用目标区域构建目标相关性检验模板。当相关滤波模型响应置信度由低变高后,使用目标相关性检验模板与当前目标区域进行相关性检验得到相似度,根据相似度值大小判断目标是否丢失。在OTB-100标准数据集中选取22段视频进行验证,实验结果表明,所提出的方法在Staple算法跟踪过程中能够及时地检测出遮挡、出视野和光照变化等干扰因素导致的跟踪异常。能够正确地判断目标丢失,成功率达100%,为跟踪异常后是否进行目标重检测和实际工程应用中目标丢失判断提供可靠的依据。

C/C复合材料在单兵防护材料领域中的应用前景

随着现代战争的发展,对单兵防护材料的防护性能和轻量化提出了更高的要求。C/C复合材料具备高强度、高硬度、高抗冲击性和低密度等优异性能,是极佳的轻质材料,在单兵防护材料领域极具应用潜力。文章介绍了国内外C/C复合材料的制备工艺及其抗冲击性能的研究进展,针对C/C复合材料在单兵防护材料领域应用需解决的问题,提出了今后主要的研究方向。