摘要：针对在开发模拟训练系统过程中,开发人员工作量大,系统开发效率低和效果不理想等问题,提出了一种可视化开发工具(Virtools)与高层体系结构(HLA)相结合的解决方法。该方法利用HLA的模块化建模的思想,将整个仿真系统的功能划分成若干个联邦成员,进行分布式系统仿真。从设计系统的体系结构入手,划分联邦成员功能、建立FOM文件,并针对仿真平台开发中的Virtools与HLA/RTI的互操作、HLA/RTI BB的开发、模型的脚本设计等问题进行了深入的研究,并提出了解决方案。最后基于此方法设计了自行高炮武器系统仿真平台,实践表明系统的开发效率有了较大的提高,态势显示在实时性及逼真度方面均达到了较好的效果。

摘要：从20世纪90年代开始,美国国防部提出了基于仿真的采办(SBA)的概念,虚拟样机(VP)是基于仿真的采办中的一个重要概念,是建模与仿真技术在其中的一个最重要的应用形式。它利用虚拟样机代替物理样机对产品进行创新设计、测试、评估和人员训练,成为缩短产品开发周期,降低成本,改进产品设计质量,提高面向客户与市场需求能力的重要手段。本文在分析虚拟样机技术及特点的基础上,提出了虚拟样机试验的思路和建议,用虚拟样机试验解决传统串行采办中的某些不足,提高试验质量,提高试验评估能力。

摘要：目的视频行为识别和理解是智能监控、人机交互和虚拟现实等诸多应用中的一项基础技术,由于视频时空结构的复杂性,以及视频内容的多样性,当前行为识别仍面临如何高效提取视频的时域表示、如何高效提取视频特征并在时间轴上建模的难点问题。针对这些难点,提出了一种多特征融合的行为识别模型。方法首先,提取视频中高频信息和低频信息,采用本文提出的两帧融合算法和三帧融合算法压缩原始数据,保留原始视频绝大多数信息,增强原始数据集,更好地表达原始行为信息。其次,设计双路特征提取网络,一路将融合数据正向输入网络提取细节特征,另一路将融合数据逆向输入网络提取整体特征,接着将两路特征加权融合,每一路特征提取网络均使用通用视频描述符——3D ConvNets(3D convolutional neural networks)结构。然后,采用BiConvLSTM(bidirectional convolutional long short-term memory network)网络对融合特征进一步提取局部信息并在时间轴上建模,解决视频序列中某些行为间隔相对较长的问题。最后,利用Softmax最大化似然函数分类行为动作。结果为了验证本文算法的有效性,在公开的行为识别数据集UCF101和HMDB51上,采用5折交叉验证的方式进行整体测试与分析,然后针对每类行为动作进行比较统计。结果表明,本文算法在两个验证集上的平均准确率分别为96.47%和80.03%。结论通过与目前主流行为识别模型比较,本文提出的多特征模型获得了最高的识别精度,具有通用、紧凑、简单和高效的特点。