基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。     

基于光学遥感图像的舰船航向检测

针对舰船编队航行光学遥感图像中舰船小目标航向检测难题,应用Hough变换并进行了基于舰船目标尺度的自适应改进,实现了对舰船小目标航向特征的识别与检测,有效减弱了海杂波对舰船航向检测的影响,进一步结合卷积神经网络,通过合理设置舰船航向分类,建立舰船航向识别训练集并对网络进行了训练和测试.结果显示,采用Hough变换和卷积...     

基于神经网络的椭圆扩展目标形态估计

针对复杂环境下由稀疏量测引起的椭圆扩展目标形态估计精度低的问题,提出了一种基于神经网络的形态估计方法。利用神经网络对目标量测进行处理,估计出椭圆扩展目标的轴长,然后结合卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪。仿真实验结果表明,通过与基于随机矩阵、乘性误差以及卷积神经网络等模型的算法相比,所提算法的跟踪性能有显著改进。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。     

基于卷积神经网络的无人机侦察图像去雨算法

提出了一种改进的无人机侦察图像去雨算法,该算法采用双边滤波和引导滤波相结合的方法提取有雨侦察图像的高频子图。根据无人机侦察图像中一般存在天空、地面等纹理相对平滑区域的特点,提取侦察图像中的纯雨区域。最后,将提取的纯雨区域作为训练样本,输入卷积神经网络中进行训练,提取图像特征信息,得到卷积神经网络的最优参数,完成神经网络训练,得到去雨侦察图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效去除雨线对无人机侦察图像的干扰,提升侦察图像质量,具有一定的军事应用价值。     

基于LSTM与孪生网络的序列图像视觉定位技术

军事领域离不开导航技术,而定位是导航的基础。尽管目前以卷积神经网络为代表的机器学习技术,已经在有关单张图像的六自由度位姿回归方面取得显著进展,其精度达到甚至超过基于手工特征提取的传统方式。然而,单张图像的位姿回归问题只参考了场景的结构化信息,缺乏序列图像间的时序关系,导致其位姿回归的损失函数不包含时空约束,最终限制了算法定位精度。针对单张图像六自由度位姿回归缺乏时空约束的问题,依靠长短期记忆网络(LSTM)对时序关系的捕捉优势,提出一类基于LSTM与孪生网络的视觉定位技术,其综合孪生网络与LSTM各自优势,将图像间运动视差信息与位姿时序信息同时作用于位姿预测,构建从序列图像到图像各自对应六自由度位姿信息的端对端深度神经网络,并通过开源数据库和仿真数据验证了算法的准确性和精度,为军事领域的视觉定位和协同跟踪奠定了基础。     

基于卷积神经网络的空中目标粗分类研究

空中目标的准确分类与识别是防空作战的关键环节。将卷积神经网络应用到空中目标粗分类任务。实验基于Alex Net卷积神经网络模型,并利用建立的小规模数据集进行微调训练,从而提取目标特征并进行分类识别。再和利用HOG特征的分类方法进行对比实验,发现前者具有较大准确率的提升。得出利用卷积神经网络提取的特征具有更强大的表示目标的能力,为进一步实现跟踪空中目标打下实践基础。     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

基于卷积神经网络和随机森林的毁伤效果评估方法

目标毁伤效果评估是现代化战争中的重要一环。针对传统的毁伤效果评估方法无法区分目标特征与背景特征而导致评估结果不准确的问题,提出了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法,记为CNN-F算法。通过卷积神经网络处理图像,提取图像特征,再使用随机森林替换卷积神经网络中的部分全连接层和softmax分类器进行目标毁伤结果分类。实验结果表明,该算法在准确度、精确度、召回率和F₁值4个指标上都达到了较高的水平,达到了83.050%、83.585%、83.050%和82.945%,其评估结果可以为指挥员下一步决策提供参考。     

用视线跟踪法跟踪目标

八十年代后期,美国空军制定了“超级座舱”十年发展计划,预计在1996年研制成全尺寸实用样机。在该超级座舱中,除采用头盔显示器或其它大图象显示器、电子副驾驶仪、相互话音控制系统、驾驶员状态监视系统和地形数据库等设备外,还将装备手/眼/头跟踪电子装置。其中眼跟踪电子装置就是所谓的眼动仪,用来探测观察者眼睛的运动,实时确定其眼睛位置。超级座舱中用的眼跟踪电子装置将由美国一家“眼动监视测瞳系统”小公司(ISCAN)提供。     

突破生理耐受极限——欧美飞行员生命保障系统评介

飞行员固有的生理局限(如对机动过载的耐受力,对座舱气压、温度、氧气等环境的苛求)制约着战斗机性能的充分发挥,帮助飞行员克服生理局限的生命保障系统任重道远。     

基于差分和神经网络的同步辐射光源图像压缩方法

针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。     

一种面向军事物联网的网络流量异常检测模型

针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证...     

基于卷积核剪枝的遥感目标检测模型压缩方法

针对基于卷积神经网络的遥感目标检测模型压缩问题,基于卷积核剪枝理论,设计了卷积通道剪枝的方案,对YOLOv3模型进行精简压缩.提出卷积通道的概念并将BN层系数作为卷积通道的评估因子,使用L1正则化将评估因子稀疏化,将评估因子值较小的卷积通道剔除,再对各卷积层中的参数进行微调,从而达到模型压缩的目的.使用该方法对自制的典型遥感目标检测数据集进行目标检测实验,在剔除90％参数的情况下,测试精度下降率在10％以内.实验结果表明该方法能以较小的精度损失为代价,节省大部分的储存空间和计算量.     

基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。     

“猛禽”核心 美国F-22战斗机座舱

被美空军吹捧为“21世纪的空战霸主”的F-22“猛禽”重型战斗机是美空军第4代战斗机的典型代表、当今世界上最先进的战术战斗机,号称“天下无敌”,将取代美国空军的F-15的各型号。F-22“猛禽”重型战斗机的座舱是当今世界上最先进的全玻璃化座舱之一。座舱盖使用世界上最大叠片的聚碳酸酯特制而成,其光电系统与头盔系统相兼容。座舱内装备了先进的各种机载设备,既没有圆形的刻度盘,又没有备用或专门的刻度。美空军99％的飞行员可入坐该舱。舱内装备了世界一流的可与座舱其他系统相兼容的夜视护目镜和功能更为强大的飞行员头盔系统、新型飞行员特     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。