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水面典型目标识别与跟踪的智能弹药关键技术研究
1
作者
陈延伟
孙世岩
聂帅琛
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第20期14-20,共7页
智能弹药是近年来迅速发展的一种飞行器,集侦察、打击、评估等多功能于一体,使用成本低、作战部署灵活、探测拦截难,显著提升了对目标的打击精度与能力,成为俄乌冲突中的重要武器,引起各军事强国的高度重视。本文从智能弹药的3个飞行阶...
智能弹药是近年来迅速发展的一种飞行器,集侦察、打击、评估等多功能于一体,使用成本低、作战部署灵活、探测拦截难,显著提升了对目标的打击精度与能力,成为俄乌冲突中的重要武器,引起各军事强国的高度重视。本文从智能弹药的3个飞行阶段入手,综合考虑水面典型目标速度快、隐蔽性强、移动无规律的特点,梳理出智能弹药完成水面典型目标识别跟踪任务的关键技术,包括智能弹药目标识别技术、智能弹药目标跟踪技术和智能弹药飞行制导技术,分析了当前水面典型目标识别跟踪场景下的智能弹药技术研究应当关注的若干发展方向,以期为智能弹药水面典型目标识别跟踪体系研究提供技术参考与支撑。
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关键词
智能弹药
水面典型目标识别跟踪
目标
识别
目标
跟踪
飞行制导
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职称材料
基于改进Deformable DETR的水面目标检测
被引量：
2
2
作者
王鹏九
龚俊斌
+2 位作者
罗威
黄骁
郭俊杰
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第3期305-317,共13页
[目的]旨在提出一种基于改进Deformable DETR的目标检测算法,实现对水面目标的智能识别,并在大幅提升算法模型推理和训练速度的同时提高检测准确率,以实现更加高效鲁棒的水面目标检测。[方法]构建一个新的水面目标数据集,使用轻量化的Mo...
[目的]旨在提出一种基于改进Deformable DETR的目标检测算法,实现对水面目标的智能识别,并在大幅提升算法模型推理和训练速度的同时提高检测准确率,以实现更加高效鲁棒的水面目标检测。[方法]构建一个新的水面目标数据集,使用轻量化的MobileNetV3替换Deformable DETR原有特征提取网络并引入CBAM注意力机制模块,对Deformable DETR算法进行改进。通过在自构建的水面目标数据集和公开数据集ABOships开展消融实验以及横向对比试验验证改进算法的有效性。[结果]在自构建数据集和ABOships 2个数据集上的消融实验结果证明,改进算法模型相较原算法模型参数量及大小减少至1/3,m AP0.5:0.95分别提升2.4%和7.5%,训练耗时分别为原算法的41.7%和51.9%。在ABOships数据集上进行的不同算法性能的对比测试结果进一步证明所提出的改进算法在推理速度和检测精度综合性能上均具有优越性。[结论]DETR类算法在水面目标检测领域具有应用潜力。
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关键词
水面
目标
目标
检测
性能优化
目标
跟踪
自动
目标
识别
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职称材料
多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪
被引量：
4
3
作者
王宁
吴伟
+1 位作者
王元元
孙赫男
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第1期62-74,共13页
[目的]针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题,提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。[方法]首先,采用多特征融合技术,增强目标特征表达,提高目标模型鲁棒性;其次,利用高维特征降维和响应图子网格...
[目的]针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题,提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。[方法]首先,采用多特征融合技术,增强目标特征表达,提高目标模型鲁棒性;其次,利用高维特征降维和响应图子网格插值,提高目标跟踪的效率与精度;然后,设计水面目标重识别机制,解决目标完全脱离视野时的稳定跟踪问题;最后,采用多个代表性视频数据集进行验证和比较分析。[结果]实验结果表明,相较于传统的长时相关跟踪算法,平均成功率提升15.7%,平均距离精度指标提升30.3%,F-Score指标提升7.0%。[结论]所提算法能够处理恶劣海况下的目标脱靶问题,对于提升无人船艇及海洋机器人智能感知能力,具有重要技术支撑意义。
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关键词
视觉
目标
跟踪
长时鲁棒
跟踪
水面
目标
重
识别
多特征融合
无人艇
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职称材料
题名
水面典型目标识别与跟踪的智能弹药关键技术研究
1
作者
陈延伟
孙世岩
聂帅琛
机构
中国船舶集团有限公司第七一三研究所
海军工程大学兵器工程学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第20期14-20,共7页
文摘
智能弹药是近年来迅速发展的一种飞行器,集侦察、打击、评估等多功能于一体,使用成本低、作战部署灵活、探测拦截难,显著提升了对目标的打击精度与能力,成为俄乌冲突中的重要武器,引起各军事强国的高度重视。本文从智能弹药的3个飞行阶段入手,综合考虑水面典型目标速度快、隐蔽性强、移动无规律的特点,梳理出智能弹药完成水面典型目标识别跟踪任务的关键技术,包括智能弹药目标识别技术、智能弹药目标跟踪技术和智能弹药飞行制导技术,分析了当前水面典型目标识别跟踪场景下的智能弹药技术研究应当关注的若干发展方向,以期为智能弹药水面典型目标识别跟踪体系研究提供技术参考与支撑。
关键词
智能弹药
水面典型目标识别跟踪
目标
识别
目标
跟踪
飞行制导
Keywords
intelligent ammunition
typical target recognition and tracking on water surface
target recognition
target tracking
flight guidance
分类号
U674 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于改进Deformable DETR的水面目标检测
被引量：
2
2
作者
王鹏九
龚俊斌
罗威
黄骁
郭俊杰
机构
中国舰船研究设计中心
汉江国家实验室
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第3期305-317,共13页
基金
国家自然科学基金叶企孙重点项目资助(U2341228)
中国船舶集团有限公司自立科技研发专项重大项目资助(202112J)
国家部委基金资助项目。
文摘
[目的]旨在提出一种基于改进Deformable DETR的目标检测算法,实现对水面目标的智能识别,并在大幅提升算法模型推理和训练速度的同时提高检测准确率,以实现更加高效鲁棒的水面目标检测。[方法]构建一个新的水面目标数据集,使用轻量化的MobileNetV3替换Deformable DETR原有特征提取网络并引入CBAM注意力机制模块,对Deformable DETR算法进行改进。通过在自构建的水面目标数据集和公开数据集ABOships开展消融实验以及横向对比试验验证改进算法的有效性。[结果]在自构建数据集和ABOships 2个数据集上的消融实验结果证明,改进算法模型相较原算法模型参数量及大小减少至1/3,m AP0.5:0.95分别提升2.4%和7.5%,训练耗时分别为原算法的41.7%和51.9%。在ABOships数据集上进行的不同算法性能的对比测试结果进一步证明所提出的改进算法在推理速度和检测精度综合性能上均具有优越性。[结论]DETR类算法在水面目标检测领域具有应用潜力。
关键词
水面
目标
目标
检测
性能优化
目标
跟踪
自动
目标
识别
Keywords
water surface target
target detection
performance optimization
target tracking
automatic target recognition
分类号
U665.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪
被引量：
4
3
作者
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
机构
大连海事大学轮机工程学院
大连海事大学船舶电气工程学院
大连海事局甘井子海事处
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第1期62-74,共13页
基金
国家高层次人才支持计划项目(SQ2022QB00329)
国家自然科学基金资助项目(U23A20680,52271306)
+4 种基金
国防基础科研计划资助项目(JCKY2022410C013)
辽宁省兴辽英才计划领军人才资助项目(XLYC2202005)
中央引导地方科技发展专项资金资助项目(2023JH6/100100010)
大连市科技创新基金重大基础研究资助项目(2023JJ11CG009)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132023501)。
文摘
[目的]针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题,提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。[方法]首先,采用多特征融合技术,增强目标特征表达,提高目标模型鲁棒性;其次,利用高维特征降维和响应图子网格插值,提高目标跟踪的效率与精度;然后,设计水面目标重识别机制,解决目标完全脱离视野时的稳定跟踪问题;最后,采用多个代表性视频数据集进行验证和比较分析。[结果]实验结果表明,相较于传统的长时相关跟踪算法,平均成功率提升15.7%,平均距离精度指标提升30.3%,F-Score指标提升7.0%。[结论]所提算法能够处理恶劣海况下的目标脱靶问题,对于提升无人船艇及海洋机器人智能感知能力,具有重要技术支撑意义。
关键词
视觉
目标
跟踪
长时鲁棒
跟踪
水面
目标
重
识别
多特征融合
无人艇
Keywords
visual target tracking
long-term robust tracking
surface target re-identification
multi-feature fusion
unmanned surface vehicles
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水面典型目标识别与跟踪的智能弹药关键技术研究
陈延伟
孙世岩
聂帅琛
《舰船科学技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Deformable DETR的水面目标检测
王鹏九
龚俊斌
罗威
黄骁
郭俊杰
《中国舰船研究》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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