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合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一。针对传统的SAR舰船目标检测算法大多受限于场景且泛化能力较差的问题,设计了一种基于改进YOLOv3网络的检测模型。将YOLOv3与DenseNet网络融合,使用稠密网络模块代替用于提取中小尺度特征的残差网络模块,通过训练得到模型的最优权重,实现端到端的目标检测。使用综合交并比(GIoU)损失代替交并比(IoU)边界框回归损失,提供更加准确的边界框位置信息,提高检测精度,采用中国科学院空天信息研究院制作的SAR图像船舶检测数据集进行测试。测试结果表明:与原YOLOv3算法相比,改进后的YOLOv3检测准确率提高了1.4%。 相似文献
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高速平台对地面强散射移动目标或者海面舰船目标进行合成孔径雷达成像(SAR)时,存在两方面问题:一是传统SAR匀速直线模型已不适应高速平台自身高动态运动特征;二是目标的非合作运动一方面会引起图像散焦,另一方面动目标在地距图中的位置会产生较大偏移。针对这两个问题,首先在匀加速度模型频域相位滤波算法下,推导出了精确的斜地投影关系以及近似的反投影关系,同时给出了基于惯性组合导航(INS)的平台运动补偿方法,最后结合自聚焦技术,完成对舰船目标的聚焦并得到以目标为图像中心的地距图。 相似文献
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针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。 相似文献
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在基于模板的目标识别方法中,模板的精度是一个关键问题。由于合成孔径雷达成像机理的原因,在SAR图像中会出现迎坡缩短、顶底倒置和遮挡等现象。因此,SAR图像中的目标形状与一般光学图像中的不同。在进行模板匹配的过程中,其模板也会有相应的变化。针对该问题提出一种目标识别方法,使用新的模板生成方式,即利用OpenGL技术并根据特定目标模型生成符合SAR图像特征的目标模板,这是一种基于模型的识别方法。使用MSTAR提供的数据对该方法进行验证,试验结果证明了方法的有效性。 相似文献
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如何在合成孔径雷达(SAR)图像标注样本有限的条件下,提升舰船检测性能一直是SAR图像处理中的热点问题。本文提出一种多域特征引导的无监督域适应方法,将知识从有标注的源域(光学图像)转移到未标注的目标域(SAR图像),降低对标记SAR图像数据依赖。同时,设计了频域转换模块、注意力区域增强模块和自适应权重模块来缩小光学、SAR图像域之间的域差距,提高源域与目标域特征对齐效率,增强网络在挑战性样本下的特征迁移能力。在公开发布的数据集上进行了大量实验。结果表明:所提的模块较基础模型AP50提升10%,总体性能优于其他先进的方法。 相似文献
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介绍了无线自组网和网络可生存性的基本概念和内涵。阐述了无线自组网可生存性的特殊性及其要求。探讨了可用于增强无线自组网可生存性的相关技术,主要包括功率控制/拓扑控制、自适应技术、网络管理、异构网络互联和安全技术等。 相似文献
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针对当前卫星上存在电缆多、电气连接复杂等问题,文章提出用ZigBee无线网络代替传统星载总线的设计构想。结合空间应用的特点,对ZigBee星载应用的优势进行了分析,并提出了相应的可行性设计建议,包括ZigBee星载应用的系统组成、网络拓扑、帧结构以及网络节点的实现方案,研究结果可以为未来卫星和空间站电子系统的设计提供参考。 相似文献
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提出了一种分布式传感器协同探测方法,通过构建基础骨干网和基于传感器分配的、可动态调整的协同应用网,实现对目标的实时、高精度探测.仿真分析表明,该方法可实时构建一个有效、合理的协同探测网络,满足高精度的目标探测需求. 相似文献
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具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制的硬件设计与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对隐式广义预测控制算法在被控系统复杂性增加时有效性降低、实时性变差的问题,本文将神经元网络作为该算法的补偿,提出了一种具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制方法,并着重讨论了神经元网络的硬件设计和NIGPC的实现。仿真结果表明:NIGPC不仅保留了IGPC鲁棒性强等特点,更主要的是它提高了IGPC的的实时性,并使之具有良好的跟踪特性。 相似文献
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