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基于EfficientDet的无预训练SAR图像船舶检测器被引量：10: 1; 作者包壮壮赵学军《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1664-1672,共9页; 针对多尺度、多场景的合成孔径雷达(SAR)图像船舶检测问题,提出了一种基于EfficientDet的无预训练目标检测器。现有的基于卷积神经网络的SAR图像船舶检测器并没有表现出其应有的出色性能。重要原因之一是依赖分类任务的预训练模型,没有... 展开更多; 关键词船舶检测合成孔径雷达(SAR) 深度学习卷积神经网络目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取被引量：1: 2; 作者赵学军包壮壮 +2 位作者吴华兴董玉浩李智伟《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期24-30,共7页; 针对当前遥感图像数据集提取道路时对物体细节分割效果不佳,双向车道、立交桥等处不能完好分辨的问题,提出了基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取方法。由于遥感图像中道路局部细节特征丰富、语义特征简单的特性,该方法调整了滤... 展开更多; 关键词道路提取深度学习语义分割条件随机场; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的干扰机集群任务分配算法被引量：1: 3; 作者董玉浩赵学军 +3 位作者袁修久包壮壮李嘉林梁晓龙《弹箭与制导学报》北大核心 2020年第1期155-159,共5页; 针对协同干扰敌组网雷达的多机任务分配问题,提出了双层优化贪心算法。介绍了基于几何误差的任务分配算法,并针对其实用性的欠缺和适用条件的不足加以改进:根据飞行动力学简化了误差判定,基于单机搜索、状态矩阵、航迹点分配和数量优化... 展开更多; 关键词协同干扰航路规划误差模型双层优化 Dubins路径; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于三支决策的空中目标敌我识别方法被引量：8: 4; 作者庞梦洋索中英 +2 位作者郑万泽黄林包壮壮《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期115-120,共6页; 针对空中目标敌我识别过程中由于获取信息的不确定性及不完全性而导致决策识别出现的错分、误判及选择性判断问题,提出了基于三支决策的空中目标敌我识别方法。该方法采用多传感器信息融合技术,在决策层级引入三支决策理论,遵循贝叶斯... 展开更多; 关键词空中目标识别传感器融合贝叶斯准则三支决策; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EfficientDet的无预训练SAR图像船舶检测器被引量：10: 1; 作者包壮壮赵学军; 机构空军工程大学基础部; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1664-1672,共9页; 文摘针对多尺度、多场景的合成孔径雷达(SAR)图像船舶检测问题,提出了一种基于EfficientDet的无预训练目标检测器。现有的基于卷积神经网络的SAR图像船舶检测器并没有表现出其应有的出色性能。重要原因之一是依赖分类任务的预训练模型,没有有效的方法来解决SAR图像与自然场景图像之间存在的差异性;另一个重要原因是没有充分利用卷积神经网络各层的信息,特征融合能力不够强,难以处理包括海上和近海在内的多场景船舶检测,尤其是无法排除近海复杂背景的干扰。SED就这2个方面改进方法,在公开SAR船舶检测数据集上进行实验,检测精度指标平均准确率(AP)达到94.2%,与经典的深度学习检测器对比,超过最优的RetineNet模型1.3%,在模型大小、算力消耗和检测速度之间达到平衡,验证了所提模型在多场景条件下多尺度SAR图像船舶检测具有优异的性能。; 关键词船舶检测合成孔径雷达(SAR) 深度学习卷积神经网络目标检测; Keywords ship detection Synthetic Aperture Radar(SAR) deep learning convolutional neural network object detection; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理] TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取被引量：1: 2; 作者赵学军包壮壮吴华兴董玉浩李智伟; 机构空军工程大学基础部空军工程大学管理工程与无人机工程学院; 出处《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期24-30,共7页; 基金国家自然科学基金项目资助(61472443)。; 文摘针对当前遥感图像数据集提取道路时对物体细节分割效果不佳,双向车道、立交桥等处不能完好分辨的问题,提出了基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取方法。由于遥感图像中道路局部细节特征丰富、语义特征简单的特性,该方法调整了滤波器个数,并使用空洞卷积增大感受野,提高了网络特征提取能力;其次,针对道路目标在遥感图像中占比小,易被背景侵蚀的特性,选择Lovasz-Softmax损失函数,并在后端引入条件随机场,进一步利用了全局上下文信息的联系,优化了分割结果。实验结果表明,本方法在召回率、精度和F1-Score达到82.8%,80.9%,81.8%的同时,交并比及运行速度为85%和10 FPS,基本满足视频分割的要求,可运用于边缘设备。; 关键词道路提取深度学习语义分割条件随机场; Keywords roads extracting deep learning semantic segmentation conditional random field; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的干扰机集群任务分配算法被引量：1: 3; 作者董玉浩赵学军袁修久包壮壮李嘉林梁晓龙; 机构空军工程大学研究生院; 出处《弹箭与制导学报》北大核心 2020年第1期155-159,共5页; 基金国家自然科学基金(61472443 61703427)资助。; 文摘针对协同干扰敌组网雷达的多机任务分配问题,提出了双层优化贪心算法。介绍了基于几何误差的任务分配算法,并针对其实用性的欠缺和适用条件的不足加以改进:根据飞行动力学简化了误差判定,基于单机搜索、状态矩阵、航迹点分配和数量优化设计出双层优化贪心算法;最后引入Dubins路径修改运动约束条件,以满足复杂机动条件的需要。仿真结果显示,改进算法实用性更强,适用范围更广,且求解速度大大提升。; 关键词协同干扰航路规划误差模型双层优化 Dubins路径; Keywords cooperative interference route planning error determination bi-level optimization Dubins path; 分类号 V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] V249.121 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于三支决策的空中目标敌我识别方法被引量：8: 4; 作者庞梦洋索中英郑万泽黄林包壮壮; 机构空军工程大学基础部空军工程大学学术科研处; 出处《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期115-120,共6页; 基金国家自然科学基金项目资助(61772021)。; 文摘针对空中目标敌我识别过程中由于获取信息的不确定性及不完全性而导致决策识别出现的错分、误判及选择性判断问题,提出了基于三支决策的空中目标敌我识别方法。该方法采用多传感器信息融合技术,在决策层级引入三支决策理论,遵循贝叶斯最小风险准则,构造了基于三支理论的敌我识别模型。应用实例表明,该识别方法能够减小和规避错误决策带来的风险与损失,提高最终决策的准确性和实时性,切合现代战场复杂情况对时间复杂度的要求,更能适合战场的需要。; 关键词空中目标识别传感器融合贝叶斯准则三支决策; Keywords identification of air target sensor fusion Bayes rules three-way decisions; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于EfficientDet的无预训练SAR图像船舶检测器	包壮壮赵学军	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取	赵学军包壮壮吴华兴董玉浩李智伟	《探测与控制学报》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进的干扰机集群任务分配算法	董玉浩赵学军袁修久包壮壮李嘉林梁晓龙	《弹箭与制导学报》北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于三支决策的空中目标敌我识别方法	庞梦洋索中英郑万泽黄林包壮壮	《探测与控制学报》 CSCD 北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料