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Detection of weak target for MIMO radar based on Hough transform 被引量:2
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作者 Zeng Jiankui He Zishu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第1期76-80,共5页
An effective method of multiple input multiple output (MIMO) radar weak target detection is proposed based on the Hough transform. The detection time duration is divided into multiple coherent processing intervals ... An effective method of multiple input multiple output (MIMO) radar weak target detection is proposed based on the Hough transform. The detection time duration is divided into multiple coherent processing intervals (CPIs). Within each CPI, conventional methods such as fast Fourier transform (FFT) is exploit to coherent inte- grating in same range cell. Furthermore, noncoherent integration through several range cells can be implemented by Hough transform among all CPIs. Thus, higher integration gain can be obtained. Simulation results are also given to demonstrate that the detection performance of weak moving target can be dramatically improved. 展开更多
关键词 MIMO radar weak target detection Hough transform noncoherent integration.
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基于FrFT-Keystone运动补偿的OFDM声纳高速微弱目标相参积累检测算法
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作者 高一丁 吴敏 +1 位作者 郝程鹏 商志刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1157-1166,共10页
针对水下目标探测中使用的正交频分复用信号,提出了一种针对高速微弱目标的相参积累算法,以解决多脉冲积累下由目标机动引起的较大相位变化和由水下环境中信噪比低导致的相参积累增益不足的问题。所提算法利用分数阶傅里叶变换来估计目... 针对水下目标探测中使用的正交频分复用信号,提出了一种针对高速微弱目标的相参积累算法,以解决多脉冲积累下由目标机动引起的较大相位变化和由水下环境中信噪比低导致的相参积累增益不足的问题。所提算法利用分数阶傅里叶变换来估计目标的运动参数并进行补偿,并结合Keystone变换,实现对高速微弱目标的多脉冲相参积累。理论推导和仿真实验结果表明,所提算法能够有效补偿高速目标脉冲间的相位移动,并在低信噪比环境下取得较好的能量积累效果。 展开更多
关键词 高速弱目标 相参积累 分数阶傅里叶变换 KEYSTONE变换
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基于深度学习的植物叶病斑精细化分割方法 被引量:1
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作者 徐虹 李林峰 +3 位作者 杨昊 文武 陈敏 周航 《沈阳农业大学学报》 北大核心 2025年第1期92-107,共16页
[目的]为解决植物叶中小目标病斑和病斑边缘分割精度差的问题,实现精确的植物叶病害严重程度的评估任务,开发了一种基于深度学习的植物叶片病斑精细分割方法。[方法]以葡萄叶黑腐病、葡萄叶黑麻疹病、草莓叶斑病组成的数据集Ⅰ,苹果叶... [目的]为解决植物叶中小目标病斑和病斑边缘分割精度差的问题,实现精确的植物叶病害严重程度的评估任务,开发了一种基于深度学习的植物叶片病斑精细分割方法。[方法]以葡萄叶黑腐病、葡萄叶黑麻疹病、草莓叶斑病组成的数据集Ⅰ,苹果叶斑点落叶病、苹果叶黑星病以及苹果叶桧胶锈病组成的数据集Ⅱ为例,以Deeplabv3+为基础,提出一种名为MFA-Net的改进的深度学习网络,其使用改进的Xception网络作为主干网络。首先,在编码器部分提出多尺度特征提取模块,并用其对主干网络进行改进;该模块通过3个分支提取不同尺度的信息,再通过由坐标注意力机制和通道注意力机制组成的双分支注意力部分突出病斑特征信息。其次,在编码器部分提出双残差空洞空间金字塔池化模块,其使用2个残差分支对病斑区域信息进行弥补,并利用自注意力机制帮助模型捕捉输入图像的细节信息。最后,通过引入2个融合模块组建解码器,有助于减轻信息的丢失问题并维持特征的丰富性。[结果]在评价指标上,2个数据集的mIoU分别为92.07%和91.91%。与Unet、Unet(Resnet50)、Unet++、HRNetV2、Deeplabv3+(Resnet101)和Deeplabv3+(Xception)等模型相比,在数据集Ⅰ上,mIoU分别提高3.73%、5.44%、3.18%、2.79%、5.93%和2.65%;在数据集Ⅱ上,mIoU分别提高3.82%、5.17%、2.92%、2.38%、6.37%和2.13%。[结论]在植物叶病斑区域分割领域中,该方法的分割效果得到了较好的提升,并改善了小目标病斑和病斑边缘的分割效果。 展开更多
关键词 多尺度特征 注意力机制 残差结构 小目标病斑分割 病斑边缘分割
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BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述 被引量:2
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作者 黄德启 黄海峰 +1 位作者 黄德意 刘振航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期1-21,共21页
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究... 自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究意义、空间部署、准备工作、算法发展及评价指标五个方面总结了BEV感知模型具有良好发展潜力的原因。BEV感知模型从框架角度概括为四个系列:Lift-Splat-Lss系列、IPM逆透视转换、MLP视图转换及Transformer视图转换;从输入数据概括为两类:第一类是纯图像特征的输入包括单目摄像头输入和多摄像头输入,第二类在融合数据输入中不仅是简单的点云数据和图像特征的数据融合,还包括了以点云数据为引导或监督的知识蒸馏融合和以引导切片方式去划分高度段的融合。概述了多目标追踪、地图分割、车道线检测及3D目标检测四种自动驾驶任务在BEV感知模型当中的应用,并总结了目前BEV感知学习四个系列框架的缺点。 展开更多
关键词 BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测
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空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测 被引量:1
5
作者 陈永 王镇 周方春 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期9-18,共10页
针对现有深度学习异物跟踪检测算法易受复杂环境、目标遮挡等影响,导致出现漏检及检测精度低等问题,提出了一种空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测算法。提出改进多尺度级联GhostNet特征提取网络,提升对红外目标的特征提取能力;... 针对现有深度学习异物跟踪检测算法易受复杂环境、目标遮挡等影响,导致出现漏检及检测精度低等问题,提出了一种空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测算法。提出改进多尺度级联GhostNet特征提取网络,提升对红外目标的特征提取能力;利用异物空间位置定位与泛化形态信息,设计空间定位与特征泛化增强模块,增强对复杂场景下位置移动与跟踪轨迹变化目标的检测精度;构建金字塔预测网络,得到红外铁路异物的检测锚框、类别及置信度信息;通过改进类别和置信度显示的DeepSORT跟踪算法,结合卡尔曼滤波与匈牙利算法实现红外弱光环境下铁路异物跟踪检测。实验结果表明:所提算法对铁路异物的跟踪检测精确度达到83.3%,平均检测速度为11.3帧/s;与比较算法相比,所提算法检测精度更高,对红外弱光场景下铁路异物跟踪检测具有较好的性能。 展开更多
关键词 机器视觉 异物检测 红外弱光 空间定位 特征泛化增强 目标跟踪
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基于U型多尺度Transformer网络的红外小目标检测算法
6
作者 段沛沛 张严 +1 位作者 雒明世 闫效莺 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第1期154-162,共9页
针对红外小目标特征难以提取、易被噪声干扰及复杂背景淹没等问题,提出了一种基于U型多尺度Transformer网络的检测算法。该算法在U型多尺度网络架构下,借助卷积操作提取、强化小目标局部显著性特征,同时又基于Transformer机制对图像全... 针对红外小目标特征难以提取、易被噪声干扰及复杂背景淹没等问题,提出了一种基于U型多尺度Transformer网络的检测算法。该算法在U型多尺度网络架构下,借助卷积操作提取、强化小目标局部显著性特征,同时又基于Transformer机制对图像全局特征进行建模,以获取红外图像背景信息;通过对所生成目标置信图与特征图的自注意力运算,完成了对图像浅层和深层特征的融合,实现了对像素级红外小目标的分割及检测。实验证明,在红外序列图像弱小飞机目标检测跟踪数据集中,即使针对背景复杂且含噪的图像进行检测,所提算法性能仍然优于对比算法,呈现了良好的鲁棒性及稳定、准确的检测效果。在算法阈值选用使FM平均值最大的情况下,其检测率为0.9972,虚警率为2.82×10^(-7),精确率为0.9127,而召回率则为0.921。 展开更多
关键词 红外小目标检测 图像分割 深度学习 自注意力机制
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基于SAM优化的饲喂目标实时识别方法
7
作者 张勤 翁凯航 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期60-69,共10页
饲喂辅助机器人是推动畜牧业现代化转型的关键设备,饲喂目标的快速、准确识别是机器人实现智能推料的重要保证。匹配分割精度和运行效率是保证算法综合性能的关键步骤,也是识别算法的重要课题。针对现有奶牛饲喂目标识别方法存在分割精... 饲喂辅助机器人是推动畜牧业现代化转型的关键设备,饲喂目标的快速、准确识别是机器人实现智能推料的重要保证。匹配分割精度和运行效率是保证算法综合性能的关键步骤,也是识别算法的重要课题。针对现有奶牛饲喂目标识别方法存在分割精度和运行效率不匹配的问题,该文提出了一种基于分割大模型(SAM)优化的饲喂目标实时识别方法RTFTR。该方法首先在SAM-det架构基础上,通过轻量化图像编码器和目标检测器的参数,引入缓冲区队列的并行化设计方法来平衡各模块的运行效率,以提升推理速率;然后利用HQ形符增强特征空间的解码能力,优化设计掩码解码器,并采用针对饲喂目标的分阶段训练,以提高分割精度。实验结果表明:所提方法在提高分割精度的前提下保证了推理速率;在奶牛饲喂目标识别中,奶牛分割精度达98.7%,饲料分割精度达96.4%,料槽分割精度达99.2%,整体平均分割精度达98.1%,运行速率为52.9 f/s,满足养殖场复杂环境和机器人计算资源限制下对奶牛饲喂目标识别方法的高精度、高效率的应用需求。 展开更多
关键词 饲喂辅助机器人 分割大模型 奶牛饲喂 目标识别 分割精度
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基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法 被引量:1
8
作者 任晓昱 林瑞奇 +2 位作者 邓云开 田卫明 胡程 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第1期70-80,共11页
在复杂地物场景中使用地基雷达探测地面动目标时,慢速弱目标与地杂波的频谱通常难以区分,传统的目标检测手段性能受限。针对此问题,提出一种基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法。首先设置较低的门限进行单元平均-恒虚警率(cell a... 在复杂地物场景中使用地基雷达探测地面动目标时,慢速弱目标与地杂波的频谱通常难以区分,传统的目标检测手段性能受限。针对此问题,提出一种基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法。首先设置较低的门限进行单元平均-恒虚警率(cell average-constant false alarm rate,CA-CFAR)检测,初步筛选目标;接着对慢时间信号进行复经验模态分解(complex empirical mode decomposition,CEMD),分离地杂波和动目标;最后利用地杂波和动目标多普勒频谱的对称性差异检测目标。将该检测方法分别与CA-CFAR和正交投影-奇异值分解-恒虚警率(orthogonal projection-singular value decomposition-constant false alarm rate,OP-SVD-CFAR)检测的性能进行比较,并通过仿真数据和两组不同目标的实测数据进行验证。结果表明,所提方法能够提升目标的信杂噪比;在检测概率相同的条件下,其虚警率比CA-CFAR显著降低;在检测概率相同且较高的情况下,所提方法比OP-SVD-CFAR的虚警率也更低,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 地基雷达 慢速弱目标检测 模态分解 过门限处理
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基于深度学习的混凝土缺陷检测方法综述
9
作者 王嘉敏 武文红 +5 位作者 牛恒茂 石宝 乌尼尔 郝旭 张超 付荣升 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期347-358,共12页
基于深度学习的混凝土缺陷检测通过提供结构状况的初始评估,可有效降低基础设施运营风险以及节约维护成本。文中归纳了近年来混凝土缺陷检测技术的研究进展,对相关研究的已有成果进行分析,讨论对比了各类检测方法的差异及优缺点。对可... 基于深度学习的混凝土缺陷检测通过提供结构状况的初始评估,可有效降低基础设施运营风险以及节约维护成本。文中归纳了近年来混凝土缺陷检测技术的研究进展,对相关研究的已有成果进行分析,讨论对比了各类检测方法的差异及优缺点。对可用于混凝土缺陷检测的图像数据集进行了梳理与介绍,再从实际应用出发,对混凝土缺陷检测中可能会存在的问题进行梳理,阐述与分析了能解决相应检测问题的相关研究。最后,针对该研究后续可能的发展方向进行展望。 展开更多
关键词 深度学习 混凝土缺陷 卷积神经网络 目标检测 语义分割 实例分割
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天基高轨红外探测器对飞机低温尾焰探测能力分析
10
作者 高旭 柴建忠 +3 位作者 王旌尧 田浩 高明辉 苗俊刚 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第6期49-61,共13页
以美国退役的SBIRS-GEO卫星和未来部署的Next-Gen OPIR所搭载的两代先进天基高轨红外传感器作为研究对象,通过建立高轨红外探测模型以及构建对应的天基探测场景,分析两者对飞机的低温尾焰的探测能力。研究结果表明,加力状态和观测角度... 以美国退役的SBIRS-GEO卫星和未来部署的Next-Gen OPIR所搭载的两代先进天基高轨红外传感器作为研究对象,通过建立高轨红外探测模型以及构建对应的天基探测场景,分析两者对飞机的低温尾焰的探测能力。研究结果表明,加力状态和观测角度对尾焰红外辐射特性的影响很大,在2.8~4.3μm和8.0~10.8μm两个观测波段内,飞机在非加力状态下尾焰的红外辐射能量最高分别可以达到400~600 W/sr,而在加力状态下最高可以达到2600~10000 W/sr,两者都可以被SBIRS-GEO和Next-Gen OPIR搭载的红外传感器探测到,但SBIRS-GEO的能量信噪比(SNR)仅为4.0~12.37,显著低于Next-Gen OPIR的18.92~41.72。在尾焰辐射面积放大1.5倍时,两种红外探测器的能量信噪比均明显提高,SBIRS-GEO提升最显著,达到了6.92~20.31,有效提高了红外发现概率,说明羽流控制仍十分必要。通过进一步分析得到,在非加力状态下,当尾焰起始端温度低于750 K,末端温度低于360 K时,SBIRS-GEO探测器理论上无法探测到飞机尾焰。因此,未来飞机对抗天基红外探测的手段应该包括:缩小尾焰尺寸,降低尾焰温度,在特定角度范围内飞行等。 展开更多
关键词 红外传感器 天基探测 飞机 暗弱目标 低温尾焰
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基于粒子滤波的弱小信号检测算法
11
作者 毛森鹏 王鹏飞 +1 位作者 陈伟 国磊 《航空兵器》 北大核心 2025年第3期86-90,共5页
在传统粒子滤波算法中,存在对噪声和杂波的鲁棒性差、检测概率难以平衡和虚警概率等问题。在弱小信号检测时,由于噪声问题,更容易造成漏检、错检;同时,如果弱小信号周围存在大量背景杂波,会导致跟踪的准确性降低。针对杂波场景下信号处... 在传统粒子滤波算法中,存在对噪声和杂波的鲁棒性差、检测概率难以平衡和虚警概率等问题。在弱小信号检测时,由于噪声问题,更容易造成漏检、错检;同时,如果弱小信号周围存在大量背景杂波,会导致跟踪的准确性降低。针对杂波场景下信号处理过程中产生的问题,为了提高粒子滤波器的弱小信号检测性能,本文提出了一种改进粒子滤波算法,首先通过修改似然比函数,限制了杂波对于检测概率的影响;其次,利用使用伯努利滤波器为信号设置检测概率的方法,大大降低了漏检概率,并调整了有无先验概率情况下不同的粒子初始分布,进一步提高滤波器性能。仿真结果显示,经过改进后的粒子滤波算法在杂波背景下的弱小信号检测概率相较于处理前有显著提升。 展开更多
关键词 粒子滤波 似然比 弱小信号 杂波抑制 目标检测
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基于稀疏注意力的红外弱小目标检测方法
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作者 张兴旺 李大威 +1 位作者 蔺素珍 禄晓飞 《红外技术》 北大核心 2025年第3期342-350,共9页
针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少,细节纹理特征匮乏导致特征提取困难、检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于稀疏注意力和多尺度特征融合的红外弱小目标检测网络。该网络利用Resnest的分割注意力提取不同尺度特征,引入Biformer... 针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少,细节纹理特征匮乏导致特征提取困难、检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于稀疏注意力和多尺度特征融合的红外弱小目标检测网络。该网络利用Resnest的分割注意力提取不同尺度特征,引入Biformer注意力模块学习目标与背景之间的远程关系,采用融合模块将高、低层特征进行融合,经过Head模块输出检测结果二值图。实验结果表明,本文方法在IoU和F_(measure)这两项指标中均取得最优,与DNANet方法相比,所提方法的交并比(IoU)提高3.9%、F_(measure)提高5.6%;与ABCNet方法相比,所提方法的IoU提高5.8%、F_(measure)提高10%;并且在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,体现良好的鲁棒性和适应性,可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。 展开更多
关键词 红外弱小目标检测 稀疏注意力 特征融合 鲁棒性
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结合反射率先验信息的空间非合作目标点云分割配准方法
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作者 薛豪鹏 田江晓 +3 位作者 李荣华 周心晨 吴锦龙 林宸宇 《宇航学报》 北大核心 2025年第6期1169-1178,共10页
空间非合作目标点云配准是目标识别及姿态跟踪等关键环节的基础。针对非合作目标先验信息缺失导致建立点云配对关系准确率降低的问题,在通过激光雷达获取目标三维点云的同时,利用激光回波能量与目标表面材料反射率间的对应关系,提出基... 空间非合作目标点云配准是目标识别及姿态跟踪等关键环节的基础。针对非合作目标先验信息缺失导致建立点云配对关系准确率降低的问题,在通过激光雷达获取目标三维点云的同时,利用激光回波能量与目标表面材料反射率间的对应关系,提出基于目标表面反射率先验信息的聚类配准方法。首先,通过激光雷达获取目标表面的激光反射回波信息,以分析目标表面材料反射率;其次,建立目标表面材料反射率值与颜色空间的映射关系,对多帧目标点云特征进行聚类,根据聚类结果先验信息建立点云间的特征匹配关系,提高配准的精度与效率;最后,通过激光雷达对具有不同涂敷材料的目标进行周视扫描,开展半物理仿真地面验证实验。实验结果表明,该方法可有效降低点云配准规模,提高了配准的精度与效率;与ICP算法相比,配准相对综合误差从7.296降低至4.001,效率提升61.31%。该方法为空间非合作目标高精度三维重建提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 空间非合作目标 点云配准 先验信息 聚类分割
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复杂背景下的红外运动目标语义分割算法研究
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作者 吉浩宇 孟卫华 +2 位作者 张新朝 段静菲 张蒙 《航空兵器》 北大核心 2025年第2期80-86,共7页
红外弱小目标的语义分割对于细节纹理特征的依赖更强,较深的网络结构对红外目标的语义分割不适用,难以将弱小目标从复杂背景中准确分割出来。本文针对复杂背景下红外运动目标的语义分割任务需求,在公开目标检测跟踪数据集的基础上,标注... 红外弱小目标的语义分割对于细节纹理特征的依赖更强,较深的网络结构对红外目标的语义分割不适用,难以将弱小目标从复杂背景中准确分割出来。本文针对复杂背景下红外运动目标的语义分割任务需求,在公开目标检测跟踪数据集的基础上,标注构建了红外图像语义分割数据集,基于STDC-Seg模型针对红外图像特点进行了优化,提出了一种红外目标语义分割算法STDC-Infrared。重新设计网络下采样结构,增加空间注意力模块和多尺度自适应融合模块。实验结果表明,本算法相比STDC-Seg,在红外图像语义分割数据集上平均交并比和平均像素精度分别提升了12.47%和12.55%,特别是空中飞机目标的交并比和像素精度分别提升了31.53%和35.82%,有效提升了复杂背景红外运动目标场景下语义分割准确性。 展开更多
关键词 语义分割 红外运动目标 复杂背景 STDC-Seg 多尺度自适应融合
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基于YOLO-CFD的棉布微小微弱缺陷检测研究
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作者 化春键 李秀琴 +2 位作者 蒋毅 俞建峰 陈莹 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期152-162,共11页
棉布表面缺陷直接决定了布匹质量与品质的高低,针对在棉布缺陷检测任务中,缺陷目标的尺度差异大和微小微弱缺陷所导致的误检和漏检等问题,提出一种基于YOLOv8s的棉布缺陷检测网络(YOLO-CFD)。首先,为了更好地适应缺陷的尺度变化,利用双... 棉布表面缺陷直接决定了布匹质量与品质的高低,针对在棉布缺陷检测任务中,缺陷目标的尺度差异大和微小微弱缺陷所导致的误检和漏检等问题,提出一种基于YOLOv8s的棉布缺陷检测网络(YOLO-CFD)。首先,为了更好地适应缺陷的尺度变化,利用双层路由注意力机制思想,设计双层路由注意力快速空间金字塔池化模块(BRASPPF);其次,为了提高微小微弱目标的特征提取和定位能力,使用SPDConv模块代替部分卷积,同时在颈部特征融合阶段增加一个小目标检测层;最后,为了降低交并比(IoU)对位置偏移的敏感度,设计NWIoU损失函数作为边界框回归损失函数。实验结果表明,YOLO-CFD网络模型在自制的棉布缺陷数据集上的平均精度均值(mAP)mAP@0.5可达87.2%,提高了16.5%,速度满足工业实时性检测需求。此外,在可视化实验中,YOLO-CFD网络模型显示出更全面的多尺度特征提取能力,可检测仅有12个像素点的棉粒、接头和污渍的小缺陷目标,并更加精准地关注到断经和破洞这类细长全局缺陷特征。算法相较于其他主流目标检测算法,具有更高缺陷检测性能,能够为棉布缺陷检测提供有效探索。 展开更多
关键词 缺陷检测 棉布 YOLOv8s 微小微弱目标 多尺度 特征提取
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空谱特征融合的高光谱伪装目标分割方法
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作者 韩宇霖 刘凯新 陈平 《遥感信息》 北大核心 2025年第3期129-137,共9页
高光谱图像具有丰富的光谱特征和空间特征,在伪装目标识别方面具有独特的优势。针对传统伪装目标识别方法在特征提取和泛化性能上存在的不足,提出一种基于卷积神经网络的高光谱图像伪装目标分割方法。在主干网络引入多尺度卷积窗口和光... 高光谱图像具有丰富的光谱特征和空间特征,在伪装目标识别方面具有独特的优势。针对传统伪装目标识别方法在特征提取和泛化性能上存在的不足,提出一种基于卷积神经网络的高光谱图像伪装目标分割方法。在主干网络引入多尺度卷积窗口和光谱注意力以实现空间和光谱特征的联合提取,同时在编码器末端采用多尺度密集特征融合模块捕捉不同尺度的空间特征;最后在解码器中将低层语义特征与深层空间特征的高效融合,提升伪装目标的细节分割边缘。在高光谱伪装目标数据集和公开的Vaihigen遥感数据集的实验结果证明了该方法能够有效提取高光谱图像的光谱和空间特征,同时提高伪装目标的分割精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 伪装目标 语义分割 特征融合 注意力机制
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优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法
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作者 吴晓佳 杨金龙 赵豪豪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期947-955,972,共10页
针对复杂海杂波环境下雷达目标跟踪受到强杂波干扰,跟踪难度增加的问题,提出优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法.通过引入分数阶傅里叶变换,将弱小目标从特征不明显的时域变换到幅值变化比较明显的分数阶域,并进行滤波以提高对... 针对复杂海杂波环境下雷达目标跟踪受到强杂波干扰,跟踪难度增加的问题,提出优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法.通过引入分数阶傅里叶变换,将弱小目标从特征不明显的时域变换到幅值变化比较明显的分数阶域,并进行滤波以提高对弱小目标的检测率.针对多核相关滤波(MKCF)方法中模板提取不鲁棒的问题,优化模板提取方法,结合卡尔曼滤波进行目标匹配,根据目标类型采用不同的模板提取方法,采用最大似然方法融合预测结果,以增强目标的跟踪精度.结合检测前多帧跟踪算法,综合多帧信息,选取最佳轨迹估计.实验结果表明,提出算法能够适应复杂的海杂波环境,对低信噪比、杂波干扰强的多目标进行有效跟踪,与传统方法相比具有较好的精度. 展开更多
关键词 多目标跟踪 雷达弱小目标 分数阶傅里叶变换 检测前跟踪(TBD) 多核相关滤波(MKCF)
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基于单目视觉输电线路精细化巡检方法
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作者 王文帅 韩军 +1 位作者 胡广怡 陈炣燏 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1694-1702,共9页
针对当前输电线路等空中人造目标的无人机(UAV)精细化巡检轨迹生成方法繁琐、精度不高以及未能以最佳角度拍摄人造目标局部细节等问题,提出一种可以用于输电线路的UAV精细化巡检的实时深度感知与实时线路部件分割定位算法,并构建输电线... 针对当前输电线路等空中人造目标的无人机(UAV)精细化巡检轨迹生成方法繁琐、精度不高以及未能以最佳角度拍摄人造目标局部细节等问题,提出一种可以用于输电线路的UAV精细化巡检的实时深度感知与实时线路部件分割定位算法,并构建输电线路单目视觉感知定位导航的最优巡检点路径。通过实时量化调整巡检过程中UAV位置与云台相机拍摄角度,该方法既保证UAV巡检时始终保持安全巡检距离,又使得云台相机能够清晰准确地拍摄包含待巡检目标的图像。采用大疆UAV采集的真实输电线路图像数据和Unreal Engine 4(虚幻引擎)场景下的输电线路图像数据进行实验仿真验证。结果表明,优化的深度感知算法与线路部件分割定位算法能够满足实时性要求。在深度感知与分割定位输出信息的指导下,这些算法能够将UAV位置和云台相机姿态调整为最佳,进而获得高质量的输电线路UAV巡检图像,且最终生成的输电线路精细化巡检轨迹能显著提高运维人员的巡检效率。 展开更多
关键词 输电线路部件 深度感知 分割定位 精细化巡检轨迹 人造目标
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基于混合卡方模型的雷达检测性能评估方法
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作者 鲁明雨 孟飞 +2 位作者 王艳清 李璋峰 张彦 《现代防御技术》 北大核心 2025年第2期167-174,共8页
对目标检测性能进行预估是雷达自适应资源调度和精细化信息处理设计的基础。然而,常规统计模型难以准确描述隐身目标雷达散射截面统计分布,导致检测性能预估不准。为此,提出了一种基于混合卡方分布模型的雷达检测性能评估方法,在恒虚警... 对目标检测性能进行预估是雷达自适应资源调度和精细化信息处理设计的基础。然而,常规统计模型难以准确描述隐身目标雷达散射截面统计分布,导致检测性能预估不准。为此,提出了一种基于混合卡方分布模型的雷达检测性能评估方法,在恒虚警条件下对检测概率进行建模与评估。基于混合模型,采用折线近似、库默尔变换方法在恒虚警条件下对目标检测概率进行建模;采用蒙特卡罗仿真对模型的精确程度进行检验;最后固定虚警率从检测概率角度将混合模型与传统统计模型进行了对比分析。仿真结果表明,混合卡方模型和传统的Swerling模型相比,在不同方位角范围内,单脉冲检测性能具有较大差异,从而更能够反映真实探测场景,并为隐身目标探测系统总体优化设计提供了理论支持。 展开更多
关键词 弱目标检测 雷达散射截面积 混合卡方分布 检测概率 统计建模 单脉冲检测
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基于高分辨率重建的矿区遥感图像目标分割算法
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作者 王晓红 苏兵 韩红章 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期195-200,共6页
高分辨率遥感图像中的矿山目标具有复杂的形态、纹理和光照特征,给目标分割带来了挑战。为提高矿山目标分割精度和效率,提出了一种基于高分辨率重建的矿区遥感图像目标分割算法。该算法首先利用超像素分割方法将遥感图像分割成若干块,... 高分辨率遥感图像中的矿山目标具有复杂的形态、纹理和光照特征,给目标分割带来了挑战。为提高矿山目标分割精度和效率,提出了一种基于高分辨率重建的矿区遥感图像目标分割算法。该算法首先利用超像素分割方法将遥感图像分割成若干块,利用深度学习模型提取每个块的特征,并将其重建为高分辨率的特征图;然后利用标记分水岭算法对重建的特征图进行进一步分割,得到矿山目标的精细边界;最后通过条件随机场对分割结果进行优化,消除噪声和误分区域。在真实的高分辨率遥感图像上进行了试验,结果表明:该算法在矿山目标分割方面具有较高的准确率和鲁棒性,且具有较快的运行速度,适用于大规模的遥感图像处理,准确率达到了0.93,召回率为0.92,F_(1)分数为0.94,平均交并比(mIoU)达到0.85。所提算法为高分辨率遥感图像精确分割提供了一种有效方法,对于促进矿区遥感技术应用有一定的意义。 展开更多
关键词 高分辨率重建 矿区遥感图像 目标分割 深度学习模型 条件随机场
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