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新型光电探测技术在精确制导武器上的应用研究(特约)
被引量：
9
1
作者
宋闯
姜鹏
+2 位作者
段磊
孙剑峰
范之国
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期210-219,共10页
精确制导武器是现代战争中的主战武器,采用光电制导的精导武器具有分辨能力强、命中精度高的优势,在对地对海、防空反导、空间攻防等领域得到广泛应用。随着光电制导武器在现代战争中的作用愈发突出,其相应的对抗手段也在不断发展,使其...
精确制导武器是现代战争中的主战武器,采用光电制导的精导武器具有分辨能力强、命中精度高的优势,在对地对海、防空反导、空间攻防等领域得到广泛应用。随着光电制导武器在现代战争中的作用愈发突出,其相应的对抗手段也在不断发展,使其面临的作战环境日趋复杂,光电制导系统需不断增强对复杂作战环境的适应能力。在对红外、可见光、激光半主动等光电探测技术在制导武器中的应用现状总结基础上,分析了当前技术对抗恶劣自然天气、复杂背景、人为干扰等作战环境能力的不足。针对当前发展的多光谱探测、偏振成像、激光三维成像、量子探测等新型技术,介绍目前研究进展和成果,主要包括多光谱/多谱段成像对抗真假目标和识别伪装、偏振成像对抗雨雾等恶劣自然天气、激光三维成像在对抗复杂背景和穿透遮蔽等方面的应用优势和研究进展。最后,系统分析了当前新型探测技术应用存在的问题和需要突破的关键技术,并建议从基础器件研发、信息处理和目标特性研究等方面着力,通过基础技术和应用技术的联合攻关,推进新型探测技术的制导应用取得突破。
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关键词
精确制导
新型光电
光学成像
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职称材料
基于深度学习的序列图像深度估计技术
被引量：
4
2
作者
梁欣凯
宋闯
赵佳佳
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第S2期140-147,共8页
针对单帧图像深度估计的弱泛化性,提出了基于深度学习的序列图像深度估计技术,利用深度卷积神经网络作为基础框架,结合对极几何约束,构建从序列图像到图像对应深度信息的端对端映射,实现仅依赖序列图像信息的无监督深度估计。同时,构建...
针对单帧图像深度估计的弱泛化性,提出了基于深度学习的序列图像深度估计技术,利用深度卷积神经网络作为基础框架,结合对极几何约束,构建从序列图像到图像对应深度信息的端对端映射,实现仅依赖序列图像信息的无监督深度估计。同时,构建了一类基于场景三维几何信息的损失函数,舍弃原始基于图像间重投影误差的损失函数,提高算法鲁棒性。最后,通过开源数据库验证了算法的准确性和精度,同时,通过红外图像数据集验证了算法的泛化性,为军事领域应用奠定了基础。
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关键词
深度学习
对极几何
深度估计
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职称材料
题名
新型光电探测技术在精确制导武器上的应用研究(特约)
被引量：
9
1
作者
宋闯
姜鹏
段磊
孙剑峰
范之国
机构
北京
机电工程
研究所
天津津航
技术
物理
研究所
哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光
技术
重点
实验室
合肥工业大学大数据知识
工程
教育部
重点
实验室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期210-219,共10页
文摘
精确制导武器是现代战争中的主战武器,采用光电制导的精导武器具有分辨能力强、命中精度高的优势,在对地对海、防空反导、空间攻防等领域得到广泛应用。随着光电制导武器在现代战争中的作用愈发突出,其相应的对抗手段也在不断发展,使其面临的作战环境日趋复杂,光电制导系统需不断增强对复杂作战环境的适应能力。在对红外、可见光、激光半主动等光电探测技术在制导武器中的应用现状总结基础上,分析了当前技术对抗恶劣自然天气、复杂背景、人为干扰等作战环境能力的不足。针对当前发展的多光谱探测、偏振成像、激光三维成像、量子探测等新型技术,介绍目前研究进展和成果,主要包括多光谱/多谱段成像对抗真假目标和识别伪装、偏振成像对抗雨雾等恶劣自然天气、激光三维成像在对抗复杂背景和穿透遮蔽等方面的应用优势和研究进展。最后,系统分析了当前新型探测技术应用存在的问题和需要突破的关键技术,并建议从基础器件研发、信息处理和目标特性研究等方面着力,通过基础技术和应用技术的联合攻关,推进新型探测技术的制导应用取得突破。
关键词
精确制导
新型光电
光学成像
Keywords
precision guided
new photoelectric
optical imaging
分类号
TJ765.3 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的序列图像深度估计技术
被引量：
4
2
作者
梁欣凯
宋闯
赵佳佳
机构
北京机电工程研究所复杂系统控制与智能协同技术重点实验室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第S2期140-147,共8页
基金
国防基础科研计划(JCKY2017204B064)
国家自然科学基金(61803356)
文摘
针对单帧图像深度估计的弱泛化性,提出了基于深度学习的序列图像深度估计技术,利用深度卷积神经网络作为基础框架,结合对极几何约束,构建从序列图像到图像对应深度信息的端对端映射,实现仅依赖序列图像信息的无监督深度估计。同时,构建了一类基于场景三维几何信息的损失函数,舍弃原始基于图像间重投影误差的损失函数,提高算法鲁棒性。最后,通过开源数据库验证了算法的准确性和精度,同时,通过红外图像数据集验证了算法的泛化性,为军事领域应用奠定了基础。
关键词
深度学习
对极几何
深度估计
Keywords
deep learning
epipolar geometry
depth estimation
分类号
E91 [军事]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
新型光电探测技术在精确制导武器上的应用研究(特约)
宋闯
姜鹏
段磊
孙剑峰
范之国
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
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职称材料
2
基于深度学习的序列图像深度估计技术
梁欣凯
宋闯
赵佳佳
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
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