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针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船检测与分类问题,常规的图像处理技术或者机器学习方式难以准确检测出海上舰船的类别以及当前舰船运行状态。因海上舰船目标具有相对于SAR图像尺寸较小、方位难以测算以及容易与其他目标混淆的特点,针对上述问题设计了端到端的海上舰船分类与状态感知模型,加入特征金字塔以达到拥有对于微小目标提取其深度特征,同时又保留其相对位置的目的;使用残差结构以解决特征融合网络层数增加导致的梯度消失问题;最后加入舰船状态感知模块,使其最终可以得到海上舰船目标相对于图像的角度值。使用公开SAR卫星图像进行了多次实验,最终体现出提出的端到端的模型具有较高的识别率以及良好的舰船状态估计能力。 相似文献
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为了解决较高分辨率条件下的可见光航天遥感图像航母目标识别问题,文章提出了一套完整的识别算法。该算法通过基于最大类间方差算法(Otsu算法)的双阈值分割方法获得舰船目标,然后通过形态学闭运算去除目标图像内部的空洞,对获得的目标图像进行优化。结合航母的形态特点,文章提出了描述目标的舰首宽度比编码特征,该特征能够显著的描述航母和其他舰船之间的区别。通过长宽比和舰首宽度比编码构成组合特征向量对提取的舰船目标进行描述。最后文章采用k折交叉验证方法划分训练样本集合和测试样本集合,采用最小距离分类器进行目标识别。所有的算法都在Matlab软件上进行仿真实验,实验结果表明,相比于其他的舰船描述特征,文章提出的组合特征对航母的识别率更好。 相似文献
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为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5。实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下,可见光+红外融合网络的平均精度达0.976,相较于单可见光网络提高了2.5%,相较于单红外网络提高了8.9%,有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题,验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性。 相似文献
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针对很多高精度目标跟踪算法不能满足实时性要求的问题,提出使用Harris角点检测方法提取目标的少量特征;使用高精度的光流法对提取的部分特征点进行匹配;使用重心算法计算分散特征点的中心作为目标的脱靶量。该算法在保持精度的同时,提高了速度。设计的系统已经应用到实际工程中,对目标旋转、光照变换、变形等具有较高的鲁棒性,并且能够在20ms内完成目标位置的计算,满足实时目标跟踪的要求。 相似文献
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近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献
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载人航天器软件研制具有技术新、难度大、新研配置项多等特点,必须研究一种新型的软件技术管理方法,以确保软件产品质量受控。文章介绍的精细化管理方法是在现有软件研制规范的基础上,通过软件研制工作的阶段化以及软件管理工作的划分,实现了软件的精细化管理。“天宫一号”目标飞行器软件研制工作的实践证明:该方法符合载人航天器型号研制的实际,可保证软件产品质量满足飞行任务要求。 相似文献
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近几年,随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法开始应用于合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船检测。但深度学习模型结构复杂,参数量与计算量巨大,无法应用到星载处理器的实时处理中。本文提出一种结合了Faster-RCNN和卷积通道剪枝的舰船检测方法,在保证检测精度不受较大影响的情况下,剪除卷积层中的部分参数,提高检测效率。实验表明:经过剪枝优化的Faster-RCNN舰船检测模型中的参数量降低了约56%,而推理时间减少了约51%,同时精度下降仅有1.9%。这给未来在星载处理器上部署舰船检测算法提供了新的思路。 相似文献
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针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。 相似文献
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文章基于Holder系数,提出了一种改进的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,称之为对称Holder系数法。给出了对称Holder系数的定义,描述了基于对称Holder系数的特征提取算法。可以看出对称Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例,且该方法相对于Holder系数法,其复杂度将减少一半。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,对称Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,并且当对称Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以获得更高正确识别率。 相似文献
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固体推进剂制造工艺危险性评定的模糊数学方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据国内固体推进剂研制的情况,借助于模糊数学的基本原理,提出了一种其工艺危险性评价的模糊数学方法,用隶属函数的概念描述了危险等级界限的模糊性;采用优化方法确定了影响因素的权重因子集合,并详细地对评判步骤、模糊关系矩阵的确立等问题进行了讨论。最后,通过对模糊数学方法与判分法和逻辑法的比较,讨论了新方法的特点。 相似文献