简介:针对传统军事命名实体识别方法存在人工构建特征复杂和军事文本分词不准确等问题,提出了一种基于深度学习的军事命名实体识别方法。结合双向长短时记忆(Bi-directionalLongShort-TermMemory,Bi-LSTM)神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量(characterembedding)对汉字语义的表示能力和条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)对标注规则的学习能力,构建了character+Bi-LSTM+CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在军事想定语料集上进行了实验,结果表明:该方法比传统方法识别效果好,识别准确率、召回率和F值均大幅提升。
简介:为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。
简介:基于虚拟仪器技术设计开发了一套适用于某型装甲车辆综合传动装置振动信号分析与故障诊断的应用软件。该系统采用模块化软件的设计思想进行软件架构,并实现了各个模块的功能。最后在实车上进行了振动测试实验,并将该软件应用于振动数据的分析处理。
简介:近年来,随着军民融合上升为国家战略,民营资本进入航空领域这一命题也备受社会各界关注。但长期以来,由于种种制约形成的“玻璃门”“弹簧门”“旋转门”,却让民营企业对于进入航空产业望而却步。西安阎良国家航空高技术产业基地(以下简称“西安航空基地”),是国务院批复设立的我国唯一一个以航空制造为特色的国家级经济技术开发区。立足中国航空城良好的航空产业环境,西安航空基地全力构建“多位一体”服务体系,建设五大公共平台,以“创新+资本”的联动模式,加快构建资源共享利益传导机制,着力突破“三重门”现象,努力开拓航空产业军民深度融合发展新路径。
简介:河北省军区学习贯彻科学发展观坚持理论联系实际,在进入思想、指导实践、推动工作上求深入、见实效,有力地推动了国防后备力量建设又好又快发展,全区部队呈现出稳步推进、协调发展、整体提高的良好局面。6月14日,基层17个先进典型单位和个人利用网络视频会议系统,交流了学习贯彻科学发展观的经验体会。河北省军区段端武司令员、张彦欣政委、政治部高义勋主任参加了经验交流会。张彦欣政委就着眼省军区部队又好又快发展,进一步兴起学习贯彻科学发展观新热