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基于多级深度网络的高清晰度红外电子变倍算法
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作者
杨明
王璇
高宏伟
《弹箭与制导学报》
北大核心
2020年第4期14-19,共6页
为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用双参数损失函数来优化...
为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用双参数损失函数来优化训练深度网络,提高模型的泛化能力。实验仿真与外场挂飞结果表明,所提出的电子变倍方法能够生成具有丰富细节而清晰的高分辨红外图像,增强了目标锁定的精度。
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关键词
电子变倍
红外图像
卷积网络
多层耦合
损失函数
恒等映射
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题名
基于多级深度网络的高清晰度红外电子变倍算法
被引量：
3
1
作者
杨明
王璇
高宏伟
机构
北华航天工业学院双创中心
榆林
学院
现代设计与先进制造技术研究
中心
出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2020年第4期14-19,共6页
基金
北华航天工业学院博士基金(BKY-2014-17)资助。
文摘
为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用双参数损失函数来优化训练深度网络,提高模型的泛化能力。实验仿真与外场挂飞结果表明,所提出的电子变倍方法能够生成具有丰富细节而清晰的高分辨红外图像,增强了目标锁定的精度。
关键词
电子变倍
红外图像
卷积网络
多层耦合
损失函数
恒等映射
Keywords
electronic magnification
infrared image
convolutional network
multilevel coupling
loss function
identity mapping
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多级深度网络的高清晰度红外电子变倍算法
杨明
王璇
高宏伟
《弹箭与制导学报》
北大核心
2020
3
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