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合成孔径成像对低小慢目标的识别技术研究
被引量：
2
1
作者
刘玉雯
吴玲玲
+1 位作者
聂亮
陈靖
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期296-302,共7页
针对光学合成孔径“低小慢”目标的中频信息缺失而难以进行目标识别的问题,提出一种基于多维度混合模型缩放(EfficientNetv2)的改进YOLOv3算法。首先对光学合成孔径的结构进行仿真分析,确定系统参数;其次使用超分辨率生成对抗网络(SRGA...
针对光学合成孔径“低小慢”目标的中频信息缺失而难以进行目标识别的问题,提出一种基于多维度混合模型缩放(EfficientNetv2)的改进YOLOv3算法。首先对光学合成孔径的结构进行仿真分析,确定系统参数;其次使用超分辨率生成对抗网络(SRGAN),对合成孔径数据集进行图像复原预处理;最后对比分析多种YOLOv3算法的目标识别效果。经实验对比,改进的YOLOv3算法能够压缩模型参数并有效提取“低小慢”目标的底层信息,识别准确率可达97.65%,对比原YOLOv3模型,目标识别准确率提升9%。
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关键词
目标
识别
轻量化网络
特征提取
光学合成孔径
“低小慢”目标
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职称材料
题名
合成孔径成像对低小慢目标的识别技术研究
被引量：
2
1
作者
刘玉雯
吴玲玲
聂亮
陈靖
机构
西安工业大学光电工程学院
出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期296-302,共7页
基金
陕西省教育厅重点项目(20JY029)
西安市科技计划项目(2020KJRC0030)。
文摘
针对光学合成孔径“低小慢”目标的中频信息缺失而难以进行目标识别的问题,提出一种基于多维度混合模型缩放(EfficientNetv2)的改进YOLOv3算法。首先对光学合成孔径的结构进行仿真分析,确定系统参数;其次使用超分辨率生成对抗网络(SRGAN),对合成孔径数据集进行图像复原预处理;最后对比分析多种YOLOv3算法的目标识别效果。经实验对比,改进的YOLOv3算法能够压缩模型参数并有效提取“低小慢”目标的底层信息,识别准确率可达97.65%,对比原YOLOv3模型,目标识别准确率提升9%。
关键词
目标
识别
轻量化网络
特征提取
光学合成孔径
“低小慢”目标
Keywords
object recognition
lightweight network
feature extraction
optical synthetic aperture
“Low
small
slow”goal
分类号
O436.1 [机械工程—光学工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
合成孔径成像对低小慢目标的识别技术研究
刘玉雯
吴玲玲
聂亮
陈靖
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022
2
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