基于改进Yolo v3算法的遥感建筑物检测研究

针对遥感图像中建筑物检测存在小型建筑物检测难度大、检测过程中无法满足实时性等问题,提出将基于深度学习的目标检测算法Yolo v3应用到建筑物检测场景中。以实时性及泛用性良好的Yolo v3为基本算法,满足实时性的要求;通过改进Yolo v3的网络结构,以修改特征图分辨率、调整先验框维度为方向加强对小型建筑物的检测能力。实验结果表明,改进的Yolo v3目标检测算法既满足了实时性的要求,且检测精度和召回率达到了91.29%和95.61%,较原算法分别提高了5.35%和2.34%。因此提出的改进方法有效解决了遥感领域小型建筑物的检测问题。

一种便携式反坦克导弹模拟训练系统的构建

应用虚拟视景引擎构建虚拟战场环境,使用3DMAX软件构建目标模型,利用头盔显示器、三维位置跟踪器等当前主流的虚拟现实设备,构建便携式反坦克导弹模拟训练系统。该模拟训练系统可以满足便携式反坦克导弹技能训练与战术训练要求。