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战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求。军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人员提供更加详细的目标信息。但传统的粗粒度目标识别方法无法得到目标的细粒度信息。因此,如何识别细粒度目标成为目前军事侦察亟需解决的问题。针对该问题,本文结合军事领域的实际需求,对细粒度识别技术的发展现状进行了分析,提出了军事领域细粒度识别技术应用流程的数据集构建、模型设计和终端部署三个阶段,同时,从无人机侦察、遥感侦察和单兵侦察三个方向分析了细粒度识别的应用前景。经过分析,军事领域细粒度识别技术已经具备实际运用条件,具备良好的应用价值。 相似文献
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提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°~90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法... 相似文献
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265.
266.
赵理莉 《国防科技大学学报》2017,39(6)
对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机(SVM)作为基分类器,先用一对一策略(one- versus -one)训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析(PCA)法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。 相似文献
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268.
针对幅相调制信号的调制方式识别问题,提出一种基于星座图恢复的算法。该算法估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样;采用一种非数据辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响;利用平均似然比检测的方法,完成幅相调制信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有识别性能更优。 相似文献
269.
针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。 相似文献
270.