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为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。 相似文献
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装备保障信息分类与代码设计研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据装备保障信息化建设的需要,分析了装备保障信息的特点,探讨了信息分类的要求并提出了装备保障信息分类方法;阐述了装备保障信息代码设计的要求、分类、形式.提出了代码设计方法。 相似文献
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不久将来的某天,浩瀚大洋上美国海军的核动力航空母舰“卡尔·文森”号正在乘风破浪,全速航行。在这艘海上“巨无霸”宽阔的甲板上充满了忙碌的战斗场景,美国海军航空兵舰载机联队的最新型“极速杀手”F/A-37“鹰爪”舰载机闪亮登场,并立马开始了充满神秘色彩的“绝密飞行”。“鹰爪”舰载机一亮相,它那前所未见的奇特外形,弹射起飞、垂直降落的不凡身手都给观众带来了强烈的视觉冲击和提前进入未来海空搏杀的心灵震撼,这就是近 相似文献
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防空导弹的新家族——反精导武器防空导弹 总被引:2,自引:2,他引:0
现代精确制导武器对敏感点目标的威胁,主要表现在高的击毁概率和多发协同攻击上,保卫点目标的反精确制导武器防空导弹必须具有多目标通道和高速率全向射击能力;必须具有高的可靠性和对精确制导武器的击爆能力,将构成防空导弹系列中的一个新家族。 相似文献
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一种新的证据K-NN数据分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。 相似文献
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针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。 相似文献