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基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类 被引量:3
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作者 张翼鹏 卢东东 +1 位作者 仇晓兰 李飞 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期411-427,共17页
随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理... 随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理解和泛化能力。该文通过散射关键点构建拓扑结构以表征舰船目标的结构和形状特征,并计算拓扑结构的拉普拉斯矩阵,将散射点之间的拓扑关系转化为矩阵形式,最后将SAR图像和拉普拉斯矩阵分别作为双分支网络的输入进行特征提取。在网络结构方面,该文设计了一个由两个独立的卷积分支组成的双分支卷积神经网络,分别负责处理视觉特征和拓扑特征,并用两个交叉融合注意力模块分别对两个分支的特征进行交互融合。该方法有效地将目标散射点拓扑关系与网络的自动学习过程相结合,从而增强模型的泛化能力并提高分类精度。实验结果表明,在OpenSARShip数据集上,所提方法在1-shot和5-shot任务的平均准确率分别为53.80%和73.00%。而在FUSAR-Ship数据集上,所提方法分别取得了54.44%和71.36%的平均准确率。所提方法在1-shot和5-shot的设置下相比基础方法准确率均提升超过15%,证明了散射点拓扑的应用对SAR图像小样本舰船分类的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(SAR) 舰船分类 小样本学习 散射拓扑 双分支卷积神经网络
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饱和节理岩体中地震波散射分析
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作者 张建华 吴德伦 朱可善 《重庆建筑大学学报》 CSCD 2000年第z1期15-21,共7页
通过建立饱和节理岩体的等效模型 ,利用饱和孔隙介质的 Biot理论 ,研究其在地震波作用下由于局部地形变化引起的散射特性。实例分析结果表明 ,按单相介质模型的计算结果较按饱和孔隙介质模型的计算结果小 ,特别对 P1波入射的地震波 ,且... 通过建立饱和节理岩体的等效模型 ,利用饱和孔隙介质的 Biot理论 ,研究其在地震波作用下由于局部地形变化引起的散射特性。实例分析结果表明 ,按单相介质模型的计算结果较按饱和孔隙介质模型的计算结果小 ,特别对 P1波入射的地震波 ,且相对误差最多超过 80 %。因而 ,对常处于水饱和环境下工作的船闸及其它水工结构 。 展开更多
关键词 拓扑散射 地震波 饱和孔隙介质 节理岩体
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