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小卫星智能化技术发展展望: 1; 作者崔玉福刘质加 +8 位作者贾晓冬师皓谢凤英王靖李志刚张少坡李国军刘元默邱增帅《航天器工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-8,共8页; 随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术在各领域应用日趋深入,航天技术也取得了迅猛发展,基于复杂任务的体系智能化、星座智能化发展成为航天新趋势。未来小卫星将向“新、小、快、灵、智、多、省、好”等方向发展,通过人工智能... 展开更多; 关键词小卫星智能化技术大数据数字孪生; 在线阅读下载PDF 职称材料

多域特征引导的无监督SAR图像舰船检测方法: 2; 作者陈亮李健昊 +1 位作者何成师皓《上海航天（中英文）》 CSCD 2024年第3期121-129,共9页; 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... 展开更多; 关键词域适应合成孔径雷达(SAR)图像光学图像舰船检测频域转换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征位置优选整合的快速城区检测算法被引量：1: 3; 作者师皓陈禾 +2 位作者毕福昆庞枫骞杨小婷《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1369-1374,共6页; 遥感图像中城市区域的自动分析解译是遥感对地观测领域重要的应用方向,针对自动高效城区检测的迫切需求,提出了一种基于遥感图像的城区区域快速检测算法.首先通过智能去雾处理降低薄雾气象条件对检测的干扰,然后通过快速的关键点搜寻进... 展开更多; 关键词城区检测遥感图像处理去雾处理特征点提取实时处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

机载复杂遥感场景下特定建筑区检测跟踪算法被引量：3: 4; 作者毕福昆陈禾 +1 位作者师皓章菲菲《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1394-1399,共6页; 特定建筑区域的自动检测及跟踪在机载遥感视频数据处理中具有重要意义,是非悬停机载平台面向任务对地搜寻及火控系统引导的关键技术之一.针对实际复杂应用场景,提出一种特定建筑区检测跟踪算法.首先,将离线获得的目标区参考图进行局部... 展开更多; 关键词机载视频跟踪建筑区检测局部描述子复杂场景; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向星上目标提取的卷积神经网络优化技术被引量：1: 5; 作者卢丹孙永岩 +2 位作者郑幸飞齐保贵师皓《上海航天（中英文）》 CSCD 2021年第1期105-112,共8页; 针对卷积神经网络规模庞大、参数数量众多、在资源受限的在轨场景中难以应用的问题,提出了一种基于知识蒸馏的剪枝压缩改进方法。该方法对训练好的网络进行基于权重和基于通道的混合参数剪枝,在保留网络重要连接的同时剔除冗余信息;采... 展开更多; 关键词在轨应用卷积神经网络网络压缩参数剪枝知识蒸馏; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小卫星智能化技术发展展望: 1; 作者崔玉福刘质加贾晓冬师皓谢凤英王靖李志刚张少坡李国军刘元默邱增帅; 机构航天东方红卫星有限公司北京理工大学信息与电子学院北京航空航天大学宇航学院; 出处《航天器工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-8,共8页; 文摘随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术在各领域应用日趋深入,航天技术也取得了迅猛发展,基于复杂任务的体系智能化、星座智能化发展成为航天新趋势。未来小卫星将向“新、小、快、灵、智、多、省、好”等方向发展,通过人工智能、数字孪生等技术实现智能化,以适应小卫星星座化、体系化发展需求。文章为应对未来小卫星快速发展需求,提出了星座化、体系化发展下小卫星特点与智能化需求,探讨了新形式下小卫星智能化发展转型,并给出了小卫星智能化发展建议。; 关键词小卫星智能化技术大数据数字孪生; Keywords small satellite intelligent technology big data digital twins; 分类号 V57 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多域特征引导的无监督SAR图像舰船检测方法: 2; 作者陈亮李健昊何成师皓; 机构北京理工大学信息与电子学院天基信息智能处理全国重点实验室; 出处《上海航天（中英文）》 CSCD 2024年第3期121-129,共9页; 基金国家自然科学基金(62101041)。; 文摘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。; 关键词域适应合成孔径雷达(SAR)图像光学图像舰船检测频域转换; Keywords domain adaptation synthetic aperture radar(SAR)image optical image ship detection frequency domain conversion; 分类号 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

题名基于特征位置优选整合的快速城区检测算法被引量：1: 3; 作者师皓陈禾毕福昆庞枫骞杨小婷; 机构北京理工大学信息与电子学院北方工业大学信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1369-1374,共6页; 基金国家863高技术研究发展计划(No.2011AA120201); 文摘遥感图像中城市区域的自动分析解译是遥感对地观测领域重要的应用方向,针对自动高效城区检测的迫切需求,提出了一种基于遥感图像的城区区域快速检测算法.首先通过智能去雾处理降低薄雾气象条件对检测的干扰,然后通过快速的关键点搜寻进行城区特征位置初选,并以全局与局部约束相结合的策略筛选出高置信度的城区特征位置,最后通过高斯渲染加权的方法整合城区特征位置,并在获得的城区高斯加权图上自适应分割出最终的城区.本算法使用Google提供的卫星图像进行算法验证测试,可得到准确的检测结果.本检测算法可满足遥感图像城区检测自动化、实时化的需求,大大减小了人工判图的工作量,能够广泛应用于机载或星载平台.; 关键词城区检测遥感图像处理去雾处理特征点提取实时处理; Keywords urban area detection remote sensing image processing image haze removal feature points extraction real-time processing; 分类号 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

题名机载复杂遥感场景下特定建筑区检测跟踪算法被引量：3: 4; 作者毕福昆陈禾师皓章菲菲; 机构北方工业大学电子信息工程学院北京理工大学雷达技术研究所; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1394-1399,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61171194) 北京市教委科技计划面上项目(No.KM201610009004); 文摘特定建筑区域的自动检测及跟踪在机载遥感视频数据处理中具有重要意义,是非悬停机载平台面向任务对地搜寻及火控系统引导的关键技术之一.针对实际复杂应用场景,提出一种特定建筑区检测跟踪算法.首先,将离线获得的目标区参考图进行局部描述子特征提取.目标区在线检测阶段,为保证时效性,提出基于边缘显著性的快速SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征提取方法,对待检测大视场图像中疑似建筑区域提取局部描述子特征;并通过设计层次化的特征点匹配方法实现目标区的高可靠检测.目标区在线跟踪阶段,通过自适应开窗及轨迹预测技术有效圈定疑似目标区,并在圈定的有限范围内进行最终目标确认及稳定跟踪.实测数据仿真结果表明,本文提出的算法能在复杂场景条件下,实现对特定建筑区域的快速检测及稳定跟踪.可为将来实际系统应用提供关键技术支撑.; 关键词机载视频跟踪建筑区检测局部描述子复杂场景; Keywords airborne video tracking building area identification local descriptor complex scenes; 分类号 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

题名面向星上目标提取的卷积神经网络优化技术被引量：1: 5; 作者卢丹孙永岩郑幸飞齐保贵师皓; 机构上海卫星工程研究所北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室; 出处《上海航天（中英文）》 CSCD 2021年第1期105-112,共8页; 基金上海航天科技创新基金(F-201812-0034)。; 文摘针对卷积神经网络规模庞大、参数数量众多、在资源受限的在轨场景中难以应用的问题,提出了一种基于知识蒸馏的剪枝压缩改进方法。该方法对训练好的网络进行基于权重和基于通道的混合参数剪枝,在保留网络重要连接的同时剔除冗余信息;采用知识蒸馏法,用原始网络学到的知识指导剪枝后网络的再训练过程,以恢复损失的精度;在遥感数据集上对VGG-16分类网络进行实验。结果表明:所提方法可以实现16~18倍的压缩效果,并且网络精度下降不到1%。这使得卷积神经网络的在轨应用成为可能,具有理论及现实意义。; 关键词在轨应用卷积神经网络网络压缩参数剪枝知识蒸馏; Keywords on-orbit application convolutional neural network network compression parameter pruning knowledge distillation; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	小卫星智能化技术发展展望	崔玉福刘质加贾晓冬师皓谢凤英王靖李志刚张少坡李国军刘元默邱增帅	《航天器工程》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多域特征引导的无监督SAR图像舰船检测方法	陈亮李健昊何成师皓	《上海航天（中英文）》 CSCD	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于特征位置优选整合的快速城区检测算法	师皓陈禾毕福昆庞枫骞杨小婷	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	机载复杂遥感场景下特定建筑区检测跟踪算法	毕福昆陈禾师皓章菲菲	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向星上目标提取的卷积神经网络优化技术	卢丹孙永岩郑幸飞齐保贵师皓	《上海航天（中英文）》 CSCD	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料