gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection

“gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection”可以翻译为“在水平边界框上滑动顶点进行多方位目标检测”。

相关问题

用matlab实现最小平展面积模型： 设滑翔伞伞翼面积为S，人的重量为W，滑翔伞伞头重量为F，起飞高度为H，安全飞行速度为V，安全降落速度为U，空气密度为ρ，阻力系数为Cd，滑翔伞下降速度为v。则有： W + F = 4.0kg - 4.2kg （伞头重量要求） v = U = 4m/s - 7m/s （安全降落速度要求） v = SCdρV^2 / (2(W+F+SCdρV^2/2)) （下降速度公式） S = 2(W+F)v / (Cdρ*V^2) （滑翔伞伞翼最小平展面积公式），利用建立的matlab的模型，写出无风状态下操纵滑翔伞从高空竖直落下、从高空滑翔降落到距竖直点L米处的运动过程和操纵策略的代码，同时通过模型的模拟展示滑翔伞的运动过程代码。

好的，下面是无风状态下操纵滑翔伞从高空竖直落下的运动过程和操纵策略的代码，同时也包括了滑翔伞从高空滑翔降落到距竖直点L米处的运动过程和操纵策略的代码。展示的方式与之前相同，通过高度-时间曲线和速度-时间曲线来展示滑翔伞的运动过程。

% 计算参数
W = 60; % 人的重量
F = 4.1; % 伞头重量
H = 1000; % 起飞高度
V = 10; % 安全飞行速度
U = 5; % 安全降落速度
rho = 1.2; % 空气密度
Cd = 1.5; % 阻力系数

% 计算下降速度和滑翔伞伞翼最小平展面积
v = sqrt((2*(W+F))/(Cd*rho*S));
S = (2*(W+F)*v) / (Cd*rho*V^2);

% 计算高度-时间曲线和速度-时间曲线
t = 0:0.1:100;
h1 = H - 0.5*9.81*t.^2; % 竖直落下的高度-时间曲线

% 计算竖直落下时的速度-时间曲线
v1_t = sqrt(2*9.81*t);

% 计算竖直落下时的速度
v1 = v1_t(end);

% 计算从竖直落下到滑翔降落的时间和距离
t_gliding = (v1-U)/9.81; % 滑翔时间
L_gliding = v1*t_gliding - 0.5*9.81*t_gliding^2; % 滑翔距离

% 计算滑翔降落的高度-时间曲线和速度-时间曲线
h2 = H - L_gliding - U*t_gliding - 0.5*9.81*(t-t_gliding).^2;
v2_t = U*ones(size(t));
v2_t(t > t_gliding) = sqrt((2*(W+F))/(Cd*rho*S)); % 滑翔降落时的速度-时间曲线

% 计算总的高度-时间曲线和速度-时间曲线
h = [h1, h2];
v_t = [v1_t, v2_t];

% 展示高度-时间曲线和速度-时间曲线
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,h);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('高度 (m)');
title('高度-时间曲线');
subplot(2,1,2);
plot(t,v_t);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('速度 (m/s)');
title('速度-时间曲线');

这段代码可以计算出无风状态下操纵滑翔伞从高空竖直落下和从高空滑翔降落到距竖直点L米处的运动过程，并展示出高度-时间曲线和速度-时间曲线。您可以根据需要调整参数，以便更好地模拟滑翔伞的运动过程。

用python求有风状态下滑翔伞的运动轨迹代码

滑翔伞的运动轨迹受到空气阻力和重力的影响，而有风状态下空气阻力会发生改变，因此需要考虑风力对滑翔伞的影响。以下是一个简单的 Python 代码，可以用来模拟有风状态下滑翔伞的运动轨迹：

import math

# 定义一些常量
g = 9.81  # 重力加速度
rho = 1.2  # 空气密度
Cd = 1.5  # 滑翔伞的阻力系数
A = 26  # 滑翔伞的面积
m = 80  # 滑翔伞的质量

# 定义风速向量
wind_speed = [5, 0]  # 假设风速为 5m/s，方向为水平向右

# 定义初始条件
x0 = 0  # 初始位置
y0 = 0
vx0 = 10  # 初始速度（水平方向）
vy0 = 0  # 初始速度（垂直方向）

# 定义时间步长和总时间
dt = 0.01
T = 100

# 初始化变量
x = [x0]
y = [y0]
vx = [vx0]
vy = [vy0]

# 模拟滑翔伞的运动轨迹
for i in range(int(T/dt)):
    # 计算滑翔伞的速度
    v = math.sqrt(vx[i]**2 + vy[i]**2)
    
    # 计算空气阻力
    Fd = 0.5 * rho * Cd * A * v**2
    
    # 计算滑翔伞受到的合力
    Fx = -Fd * vx[i] / v + m * g * wind_speed[0] / math.sqrt(wind_speed[0]**2 + wind_speed[1]**2)
    Fy = -Fd * vy[i] / v + m * g * wind_speed[1] / math.sqrt(wind_speed[0]**2 + wind_speed[1]**2)
    
    # 计算滑翔伞的加速度
    ax = Fx / m
    ay = Fy / m
    
    # 计算下一个时间步的速度和位置
    vx_next = vx[i] + ax * dt
    vy_next = vy[i] + ay * dt
    x_next = x[i] + vx_next * dt
    y_next = y[i] + vy_next * dt
    
    # 将计算结果加入轨迹列表
    x.append(x_next)
    y.append(y_next)
    vx.append(vx_next)
    vy.append(vy_next)

# 绘制运动轨迹
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x (m)')
plt.ylabel('y (m)')
plt.title('Gliding Trajectory with Wind')
plt.show()

这个代码中，我们假设滑翔伞的初始位置为 (0,0)，初始速度为 10m/s，方向为水平向右。风速向量为 [5,0]，表示有风状态下风速为 5m/s，方向为水平向右。运动轨迹的总时间为 100s，时间步长为 0.01s。我们使用欧拉法来模拟滑翔伞的运动轨迹，并使用 Matplotlib 来绘制结果。