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题名基于机器学习的抛撒地雷夜视智能识别研究
被引量：2
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作者
王驰
占李黎
于明坤
李富迪
张鼎
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机构
上海大学精密机械工程系
近地面探测技术重点实验室
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2022年第11期34-40,共7页
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基金
国家自然科学基金(61773249)
近地面探测技术重点实验室基金(TCGZ2020C003)
上海市科技创新行动计划(20142200100)。
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文摘
利用基于机器学习的抛撒地雷智能探测方法及探测系统,在夜间复杂场景下对不同类型的地雷目标进行智能探测实验研究。在论述抛撒地雷夜视智能识别方法的基础上,以72式防坦克金属地雷、69式防坦克塑壳地雷、58式防步兵橡胶地雷作为抛撒地雷目标,设计不同的实验场景进行被动式夜视智能探测实验,并研究多雷区的探测方法及可行性。结果显示,在给定的实验条件下,抛撒地雷的裸露面积由无明显遮挡、轻微遮挡至部分遮挡的检测精确率分别为98.97%、98.5%、87.5%,召回率分别为99.22%、71.3%、56.8%;在夜间对布设的多雷区进行探测,可有效排除孤立雷并实现对多雷区的标定。表明研究的探雷方法能实现对不同场景下抛撒地雷的智能识别,可用于复杂雷区夜视智能探测技术的进一步研究。
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关键词
抛撒地雷
地雷探测
微光夜视
机器学习
多雷区探测
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Keywords
scatterable landmines
landmine detection
low-light night vision
machine learning
minefield detection
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分类号
TN223
[电子电信—物理电子学]
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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