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军用无人机目标特性综述 总被引:1,自引:0,他引:1
军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。 相似文献
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在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。 相似文献
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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. 相似文献
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城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法:首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明:相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。 相似文献