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题名基于YOLO的末敏弹复合探测信号识别与定位
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作者
李宁
武军安
郭锐
赵旭
孔繁林
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机构
南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室
北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
西南技术物理研究所
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出处
《激光与红外》
北大核心
2025年第7期1135-1141,共7页
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基金
北京信息科技大学项目(No.HND2022104)
面向成像式灵巧弹药的DCNN轻量化研究项目,高动态导航技术北京市重点实验室开放课题任务书资助。
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文摘
为了提高末敏弹的作战性能,实现对目标的识别与精确打击,本文参考YOLO模型实现目标定位的思想,提出了YOLO-1D模型,以此来实现末敏弹复合探测信号的目标识别与定位。根据激光和红外探测信号出现目标时的信号变化特点,基于YOLO思想设计了标签并构建数据集。同时,构建了基于多任务学习策略的网络结构MT-CNN(Multi-Task Convolutional Neural Network)与基于人工特征提取的随机森林识别算法作为对照组。最后,利用无人机探测试验数据对上述模型的目标识别与定位性能进行评估和对比。测试结果表明,YOLO-1D模型的识别与定位效果最佳,识别准确率达到了95.61%,定位准确率达到了81.10%。
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关键词
末敏弹
复合探测
目标定位与识别
YOLO思想
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Keywords
terminal sensitive projectile
composite detection
target location and recognition
YOLO thought
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分类号
TN959.1
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名稠密电力场景中的双目复空间立体定位与识别方法
被引量：3
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作者
崔昊杨
滕研策
邹轩
张驯
许永鹏
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机构
上海电力大学电子与信息工程学院
上海辰仕科技发展有限公司
国网甘肃省电力公司电力科学研究院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期2996-3005,共10页
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文摘
为解决数字孪生三维运检中小尺度、复杂多目标电力设备的精准定位、语义关联及类型识别问题,构建了二维平面视觉三基色和深度维(three primary colors and depth dimension,RGB-D)的复数空间融合模型。通过提取稠密电力场景下二维图像三基色、纹理和双目立体三维图像深度等多要素的像素灰度值特征,在RGB-D复空间中对小尺度、遮挡及倾斜设备的3个特征要素进行了表征。采用要素线性叠加融合的方式实现目标体空间结构表达,并利用复空间要素归一均衡化增强了目标体的深度特征,从而达到小尺寸、复杂多目标体的空间定位量化目的。在此基础上,基于优化非极大值抑制(optimized non-maximum suppression,NMS)算法对目标定位映射结果进行了优化筛选,经过鲁棒分析得知,该方法具有较强的抗遮挡鲁棒性。以隔离开关、断路器等设备为对象的实验结果表明:该方法相对于传统目标检测方法不仅在目标的定位与识别准确率方面得到显著提高,且在应对稠密电力场景中设备复杂遮挡解决方面具备较大优势,可有力促进电力数字孪生化的理论和技术发展。
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关键词
稠密电力场景
目标定位与识别
双目立体复空间
非极大值抑制
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Keywords
dense power scenario
target location and recognition
binocular stereo complex space
non-maximum suppression
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名磁梯度张量系统目标探测技术研究进展
被引量：4
- 3
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作者
李青竹
李晶
李志宁
石志勇
文雪忠
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机构
中国空气动力研究与发展中心超高速所
陆军工程大学石家庄校区
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期4205-4230,共26页
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文摘
磁梯度张量系统作为磁性目标全张量梯度探测的应用基础,以区域磁异常产生的磁梯度张量场为信息源,通过矢量磁传感器间的差分计算实现磁梯度张量分量测量。相较磁总场和矢量场探测设备,磁梯度张量系统具有分辨率高、信息量大、抗干扰能力强等优势,能获取目标更多的潜在物性信息,研究世界范围内基于磁梯度张量系统的目标探测技术进展,可为我国磁探测设备现代化信息化建设提供理论参考和技术支持。通过阐述现代磁法探测技术发展过程和阶段,对国内外研究团队设计搭建的基于超导效应和磁通门法两种类型的磁梯度张量系统及其应用进行了介绍和归纳,并针对磁梯度张量系统的校正补偿与降噪、磁性目标定位与识别等关键技术进行了前沿综述,展望了未来高精度磁梯度张量探测仪器的设计研发思路,对磁梯度张量探测各类关键技术目前存在的问题和发展趋势进行了总结。
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关键词
磁梯度张量系统
磁性目标探测
目标定位与识别
磁通门传感器
超导量子干涉仪
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Keywords
magnetic gradient tensor system
magnetic target detection
target positioning and recognition
fluxgate sensor
superconducting quantum interference device
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分类号
TH763
[机械工程—精密仪器及机械]
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于边端轻量级网络的电力仪表设备检测方法
被引量：15
- 4
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作者
崔昊杨
张雨阁
张驯
陈磊
江超
孙益辉
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机构
上海电力大学电子与信息工程学院
国网甘肃省电力公司电力科学研究院
国网浙江奉化区供电有限公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期1186-1193,共8页
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基金
上海市地方能力建设项目(15110500900)。
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文摘
电力仪表设备边端智能化检测,是构建数字化变电站的必要环节。在利用移动边端视觉设备检测电力仪表时,边端算力难以实现对复杂环境下的小尺度、高似然目标图像的快速检测,为此,提出一种基于轻量级EF-YOLOv4网络的电力仪表图像目标检测方法。通过改进模型的主干特征网络,利用深度可分离卷积(depthwise separable convolutions,DSC)计算方法提取仪表多属性特征,同时降低模型计算复杂度,提高检测速度;改进特征融合结构,增加具有高分辨率以及颜色、纹理等仪表信息的浅层特征层,提升模型对小尺度仪表目标的注意力;融入最近邻快速特征匹配(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)方法,通过单位符号特征细粒度检测仪表目标。利用迁移学习参数共享机制调整模型权重,使模型快速适应于电力仪表小样本数据集。最后构建电力仪表图像测试集对模型进行验证。实验结果表明,相比于传统目标检测方法,所提方法对于电能表、电压表等多尺度、细粒度仪表设备图像的目标检测保持了较高的精确度与速度。可为电力仪表的可视化、信息化与智能化提供可行的技术方案及借鉴。
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关键词
电力仪表设备
目标定位与识别
轻量级网络
迁移学习
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Keywords
power instrument equipment
target location and recognition
lightweight network
transfer learning
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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