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    中国人民解放军空军哈尔滨飞行学院

    院校
    208论文总数
    561引用总数

    中国人民解放军空军空军第三飞行学院是一所初级飞行指挥院校,担负着培养具有歼击机飞行加强技术,初步具备航空兵部队指挥、管理能力的初级指挥干部的任务。 学院前身为“中国人民解放军第一驱逐机学校”,1949年月12月组建。1949年12月改名为“中国人民解放军第三航空学校”,1976年6月改称“空军第三航空学校”,1986年6月改为中国人民解放军空军空军第三飞行学院。

    论文量&引用量时间轴

    机构学者

    排序
    SiWei Yao
    SiWei Yao
    论文:6引用:0H-index:0
    Xiaokui Sui
    Xiaokui Sui
    论文:5引用:0H-index:0
    Zhenxiang Zhang
    Zhenxiang Zhang
    论文:5引用:0H-index:0
    Lixian Zhang
    Lixian Zhang
    论文:5引用:0H-index:0
    Xiandong Zhao
    Xiandong Zhao
    论文:5引用:0H-index:0
    Yuhao Liu
    Yuhao Liu
    论文:5引用:0H-index:0
    Gang Bao
    Gang Bao
    论文:5引用:0H-index:0
    AnXiang Huang
    AnXiang Huang
    论文:5引用:0H-index:0
    Ming XU
    Ming XU
    论文:5引用:0H-index:0

    论文(208)

    年份
    起
    –
    止
    排序
    1
    张惠林, 矫承君
    2023Political Work Journal(2023)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    2Distributed cooperative area search method for UAV swarms based on revisit mechanism
    WEN Chao,DONG Wenhan,XIE Wujie,CAI Ming,LIU Ri
    2023Acta Aeronautica ET Astronautica Sinica(2023)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    3
    迟庆丰, 林长亮
    2023Chinese & Foreign Entrepreneurs(2023)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    4
    詹宝增
    2022Political Work Journal(2022)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    5Biharmonic 3D Parametric Human Model
    陈寅,姜巍,于涛,周启臻,程志全

    3D human body parametric model is a kind of high-level semantic information, which can provide effective prior knowledge for 3D human body reconstruction. The existing human body parametric model does not consider the local similarity characteristics of parameters, and it is difficult to guarantee the smooth model. A 3D human body parametric model based on the BlendSCAPE model is proposed. The biharmonic constraint is considered in every deformation step of the model. Then, each parameter is trained in a data-driven way, and the whole training process is redesigned with the introduction of biharmonic constraint. The training of parameters is finished by solving some minimum energy functions. Finally, experiments are carried out on CAESAR datasets. The results show that the model has a 14.2% reduction in the real data fitting error compared with BlendSCAPE model. Through generating human shapes with different poses and shapes and comparing the mesh before and after Laplace smoothing, the smoothness of the model is improved by 7.3%. The pose estimation results of real data in A-pose show that the deviation of the body part of the model is reduced by 18.6%.

    2022
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
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    机构统计