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装备战场抢修决策是在战场条件下对损伤装备进行抢修决策的过程。针对传统战场抢修决策缺乏定量模型支持的问题,综合考虑抢修时限要求、抢修器材约束、复杂抢修过程等实际情况,基于选择性维修理论,建立了面向随机任务的战场抢修决策模型,为优化生成装备战场抢修方案提供决策模型支持。研究结果表明,选择性维修可有效解决多资源约束情况下面向任务的装备战场抢修决策问题;通过优化抢修任务分工,可缩短装备抢修时间,能有效提高资源利用率和装备任务可靠度。 相似文献
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传统的基于机器视觉空间目标姿态测量技术,由于多采用平面靶,故存在受安装空间限制等问题,提出了立体组合靶的设计;并在靶标中设计不同数目的直线,从而实现靶标的快速自动编码。由于传统的LSD直线检测算法存在断线、派生直线过检测等问题,增加了候选区域包含边缘像素点数筛选,剔除部分伪直线边缘,提高了算法的检测效率;并通过设置候选区域质心间距阈值和方向阈值,合并隶属于同一直线的候选区域,避免了同一直线过检测的情况;增加了相似断线间的合并操作,解决了该算法对相交直线检测的缺陷,实现了立体组合靶标的快速自动编码。实验结果表明:改进后的LSD算法在运行速度、检测效果方面均优于传统的LSD算法,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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