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基于改进YOLOv5s车载雷达图像目标检测分类方法: 1; 作者李家强汪星宇 +2 位作者杨志豪刘浩波陈金立《现代雷达》北大核心 2025年第4期38-45,共8页; 针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集,获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息;然后将YOLOv5... 展开更多; 关键词目标检测与分类雷达图像 YOLOv5s网络特征融合解耦头; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法被引量：7: 2; 作者杨威付耀文 +1 位作者黎湘龙建乾《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期398-403,共6页; 线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该... 展开更多; 关键词多机动目标跟踪概率假设密度滤波器类别辅助目标跟踪联合目标检测、跟踪与分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法被引量：4: 3; 作者石绍应杜鹏飞 +1 位作者张靖曹晨《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期10-18,共9页; 利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高... 展开更多; 关键词多运动模型多目标联合检测、跟踪与分类高斯混合概率假设密度滤波航迹管理; 在线阅读下载PDF 职称材料

无人车目标识别主干网络技术特点对比分析: 4; 作者樊胜利张玉芝毕晓慧《兵工自动化》北大核心 2024年第1期78-87,共10页; 目标识别是无人车自动驾驶视觉感知模块的核心技术之一。当前,目标识别主要依靠主干网络提取特征,进而对目标进行分类与回归。通常情况下,无人车嵌入式计算平台的计算与存储能力有限,为了降低主干网络的算力与存储量,提升无人车的计算... 展开更多; 关键词无人车目标检测与分类人工智能卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述被引量：37: 5; 作者杨威付耀文 +1 位作者龙建乾黎湘《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1440-1448,共9页; 有限集统计学理论为杂波背景下的目标跟踪问题提供了一种工程友好的理论工具.对近年来基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究现状进行了综述,包括最优多目标贝叶斯滤波器及其近似技术、参数未知与机动多目标跟踪技术、航迹生成方法、... 展开更多; 关键词目标跟踪有限集统计学理论概率假设密度滤波器联合目标检测、跟踪与分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

牵引供电系统无人机利用技术: 6; 作者巩方超王硕禾韩帅《电气化铁道》 2017年第S01期61-63,66,共4页; 针对牵引供电系统降低巡检成本、提高巡检效率、促进巡检智能化的需求,系统阐述了探索牵引供电系统无人机利用技术对于保证铁路牵引供电系统安全运行的重要意义;介绍了无人机技术在电力巡检中的发展情况,并对无人机巡检系统在牵引供电... 展开更多; 关键词牵引供电系统无人机机器视觉目标特征检测与分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5s车载雷达图像目标检测分类方法: 1; 作者李家强汪星宇杨志豪刘浩波陈金立; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院; 出处《现代雷达》北大核心 2025年第4期38-45,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62071238)。; 文摘针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集,获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息;然后将YOLOv5s网络的上采样模块改进为CARAFE,使网络充分融合不同尺度特征,并改进网络损失函数为综合交并比损失函数(CIoU Loss),使预测结果更加精确;最后,通过网络解耦头(Decoupled head)采用不同的分支并行处理检测与分类问题。实测数据实验处理结果表明,该方法较原始YOLOv5s网络的mAP@0.5与mAP@0.5∶0.95分别提升了3.3%和2.0%,尤其适用于小目标检测,并能同时满足检测和分类精度与实时性要求,适合部署至车载嵌入式系统中。; 关键词目标检测与分类雷达图像 YOLOv5s网络特征融合解耦头; Keywords object detection&classification radar image YOLOv5s feature fusion decoupled head; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法被引量：7: 2; 作者杨威付耀文黎湘龙建乾; 机构国防科学技术大学电子科学与工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期398-403,共6页; 基金国家自然科学基金(61101181)资助课题; 文摘线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。; 关键词多机动目标跟踪概率假设密度滤波器类别辅助目标跟踪联合目标检测、跟踪与分类; Keywords Multiple maneuvering targets tracking Probability Hypothesis Density Filter（PHDF） Classification-aided tracking Joint Detection Tracking and Classification（JDTC）; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法被引量：4: 3; 作者石绍应杜鹏飞张靖曹晨; 机构中国电子科学研究院空军预警学院; 出处《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期10-18,共9页; 基金总装预研项目(51307020103); 文摘利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高斯项编号,进行航迹提取,在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹,并进行航迹管理;同时,根据目标运动模型,联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时,对目标航迹进行有效类型识别.; 关键词多运动模型多目标联合检测、跟踪与分类高斯混合概率假设密度滤波航迹管理; Keywords multiple kinematic model multi-target joint detection tracking and classification Gauss ian mixture probability hypothesis density filtering track management; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无人车目标识别主干网络技术特点对比分析: 4; 作者樊胜利张玉芝毕晓慧; 机构河北工业职业技术大学汽车工程系; 出处《兵工自动化》北大核心 2024年第1期78-87,共10页; 文摘目标识别是无人车自动驾驶视觉感知模块的核心技术之一。当前,目标识别主要依靠主干网络提取特征,进而对目标进行分类与回归。通常情况下,无人车嵌入式计算平台的计算与存储能力有限,为了降低主干网络的算力与存储量,提升无人车的计算速度与效率,对目标分类任务的主干网络进行综合比较分析。围绕卷积核、感受野、池化层、全连接层、激活函数等,以cifar10和cifar100为实验数据,从理论分析与数据实践层面,对主干网络算子的选择与网络搭建进行分析对比,总结、归纳特征提取主干网络搭建的主要思路与做法。结果表明,该分析结论对目标分类主干网络在嵌入式无人车系统中的应用具有一定的理论指导与参考价值。; 关键词无人车目标检测与分类人工智能卷积神经网络; Keywords unmanned vehicle target detection and classification artificial intelligence convolutional neural network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述被引量：37: 5; 作者杨威付耀文龙建乾黎湘; 机构国防科学技术大学电子科学与工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1440-1448,共9页; 基金国家自然科学基金(No.61101181); 文摘有限集统计学理论为杂波背景下的目标跟踪问题提供了一种工程友好的理论工具.对近年来基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究现状进行了综述,包括最优多目标贝叶斯滤波器及其近似技术、参数未知与机动多目标跟踪技术、航迹生成方法、单目标联合检测与跟踪滤波器及基于有限集观测的单目标滤波器等,对相关应用亦有所介绍.最后在已有研究发展的基础上,着眼于提高目标跟踪精度和增强目标跟踪鲁棒性的发展需要,提出了基于有限集统计学理论的目标跟踪技术需重点解决和关注的若干问题,包括多目标跟踪性能评价、弱小目标跟踪、多机动目标跟踪、多传感器融合跟踪以及联合目标检测、跟踪与分类等方面.; 关键词目标跟踪有限集统计学理论概率假设密度滤波器联合目标检测、跟踪与分类; Keywords target tracking finite sets statistics probability hypothesis density tilter joint target detection, tracking and clas-sification; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名牵引供电系统无人机利用技术: 6; 作者巩方超王硕禾韩帅; 机构石家庄铁道大学电气与电子工程学院; 出处《电气化铁道》 2017年第S01期61-63,66,共4页; 文摘针对牵引供电系统降低巡检成本、提高巡检效率、促进巡检智能化的需求,系统阐述了探索牵引供电系统无人机利用技术对于保证铁路牵引供电系统安全运行的重要意义;介绍了无人机技术在电力巡检中的发展情况,并对无人机巡检系统在牵引供电系统中可以应用的方向与解决方法进行了分析,突出了图像处理与机器视觉相关理论的应用.; 关键词牵引供电系统无人机机器视觉目标特征检测与分类; 分类号 U226 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进YOLOv5s车载雷达图像目标检测分类方法	李家强汪星宇杨志豪刘浩波陈金立	《现代雷达》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法	杨威付耀文黎湘龙建乾	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2012	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法	石绍应杜鹏飞张靖曹晨	《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	无人车目标识别主干网络技术特点对比分析	樊胜利张玉芝毕晓慧	《兵工自动化》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述	杨威付耀文龙建乾黎湘	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	37	在线阅读下载PDF 职称材料
6	牵引供电系统无人机利用技术	巩方超王硕禾韩帅	《电气化铁道》	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料