【摘 要】
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为缩小多机自主编队飞行理论研究与实际应用的差距,加快导航与控制系统从设计到产品实现的过程,提出了一种用于多飞行器自主编队飞行的智能仿真系统。该仿真系统采用多通道信
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为缩小多机自主编队飞行理论研究与实际应用的差距,加快导航与控制系统从设计到产品实现的过程,提出了一种用于多飞行器自主编队飞行的智能仿真系统。该仿真系统采用多通道信息采集设备、多通道星座模拟器、协同飞行仿真控制设备,将真实飞行设备接入闭环仿真,有效验证了导航与控制系统方案的可行性。该仿真系统中,用同一时钟模块控制多通道星座模拟器各通道运算周期和动力学平台的运算周期,解决了两者运行时间不一致的问题,有效降低了仿真系统的误差,增强了仿真的真实性。基于专家经验自主发送指令、判断状态和故障诊断,实现智能化测试,提高
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路边车辆违停现象日益严重,而针对路边违停现象的检测主要依赖于交警巡逻和固定相机抓拍,其时效性和灵活性不足。提出一种基于深度学习技术的无人机端路面车辆违停检测及取证系统,包含无人机车辆违停巡检和车辆违停取证两种模式。利用无人机高效灵活的优势,结合深度学习车辆检测技术检测路边车辆违停现象,并对深度学习目标检测算法进行了优化,得出更加贴合的检测框,同时辅以红外测温技术,进一步降低车辆违停的误判情况。选取
裂缝是大部分公路边坡灾害的早期症状,安全监测集中在此阶段进行。目前,公路边坡多采用人工定期巡查等方法,但存在成本高、监测范围小、人工干预多、安全性差等问题。提出一种基于计算机视觉技术的边坡裂缝监测技术,使用专业级摄像头拍摄边坡裂缝图片结合人工标注,构建目前种类多样的、且符合标准的边坡裂缝数据集;基于此数据集,利用深度学习、膨胀卷积等思想设计了边坡裂缝检测模型FSNet,实现了裂缝的精准分割与识别。
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针对电子健康档案(EHR)在分布式系统中的密钥管理及用户身份追溯问题,提出了一种基于区块链的分布式EHR细粒度可追溯方案。结合变色龙哈希和零知识证明技术实现区块链上节点的注册与身份证明的生成,从而实现区块链上恶意用户的追溯。针对密钥管理的单点故障问题,设计了分布式密文策略的属性基加密方案实现安全细粒度的数据访问控制,设置多个解密机构区块链节点联合分发用户节点的属性私钥。安全性分析表明,基于区块链的
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