Oct, 2023

CosmosDSR - 基于无迹卡尔曼滤波器的自动轨道碎片检测与跟踪方法

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TL;DR本研究介绍了 CosmosDSR 方法，将 YOLOv3 与无迹卡尔曼滤波器结合，用于序列图像中卫星的跟踪，与线性卡尔曼滤波器进行比较，表明该算法在卫星检测和跟踪方面具有潜力，为解决凯斯勒综合症提供了可能的解决方案。
发现论文，激发创造
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    Jun, 2024

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    Apr, 2023

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    Jun, 2024

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    Sep, 2023

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    通过利用信息论分析模型中隐藏层中的潜在表达来解释决策过程，研究论文使用了 PEEK 方法，使得我们能够了解 You Only Look Once v5（YOLOv5）目标检测模型在解决低地球轨道（LEO）中的非合作和未鉴别空间碎片的自主小型追逐卫星的几何确定和安全飞行轨迹规划方面的优势、局限性和偏差。

    Nov, 2023

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    Dec, 2023

  • 卫星姿态估计挑战赛：数据集、竞赛设计与结果

    该研究以卫星姿态估计数据集为基础，对基于单目视觉的方法进行分析，在对 48 名参赛者分析竞赛表现的基础上，探讨了卫星姿态估计问题的挑战和改进方向。

    Nov, 2019

  • 基于逼真渲染的深度学习航天器姿态估计

    利用深度学习和逼真的渲染技术进行空间交会、对接和空间碎片清理中的六自由度姿态估计，通过提出一种面向方向软分类的深度学习框架，通过在 Unreal 引擎 4 上构建模拟器生成标注图像，且在欧洲航天局的姿态估计竞赛中取得了第三名和第二名的优异成绩。

    Jul, 2019

  • MonoSKD：通过 Spearman 等级相关系数进行单目三维物体检测的通用蒸馏框架

    基于 Spearman 相关系数的单目 3D 检测的知识蒸馏框架 MonoSKD，在 KITTI 3D 目标检测基准测试上取得了最先进的性能，没有额外的推理计算成本。

    Oct, 2023

  • 基于实时卷积神经网络的立方卫星星辨识与中心定位方法

    使用卷积神经网络（CNN）的星空追踪器算法，通过模拟星像覆盖真实噪声和杂光，并结合像素坐标信息进行质心计算，解决高噪声和杂光干扰下的星点检测与定位问题，具有较高准确性和优秀的抗干扰能力。此外，该算法可在低功耗边缘 AI 处理器上实时执行。

    Apr, 2024