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精确检测与打击舰船目标能够提升武器装备作战效能,是精确制导武器研制的重要方向之一.针对复杂背景下的舰船目标检测需求,总结了基于深度学习的舰船目标检测技术发展现状,对目前采用的检测算法及适用性做了系统性的归纳梳理,整理了常用遥感与合成孔径雷达成像舰船目标数据集,介绍了深度学习在舰船目标检测领域的应用;分析了现有算法存在的... 相似文献
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为实现舰炮对岸上不可见目标精确打击,以使用无人机、侦察弹等观测手段为前提,提出采用基于图像匹配的末制导方式,通过对模板图像预处理与改进经典SIFT算法,达到图像快速匹配,准确末制导的目的。通过建模仿真验证了改进SIFT算法在遥感图像上应用的可行性,改进后的算法有效缩短了匹配时间,立足仿真数据,反向推导末制导开始前弹丸光学成像设备与目标的距离,建立开始匹配距离、匹配时间和末制导距离数学模型,通过具体数据分析,验证了图像匹配末制导应用于舰炮的可行性,为舰炮图像制导弹药研发构建了理论仿真框架。 相似文献
156.
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为解决传统神经网络模型过参数化问题,提高深度学习模型工程化实现的效率,提出了基于GA的结构化模型压缩算法.该方法从全局搜索空间对模型各层卷积核进行结构化剪枝,并以高检测精度,低网络规模为准则建立适应度函数,解决传统权重剪枝易陷入局部最优和剪枝结果对硬件平台不友好问题,获得精度损失低、模型压缩率高的轻量化模型结构. 相似文献
158.
针对图像制导类弹药中目标相关跟踪算法计算量大的问题,提出了采用遗传算法加快图像匹配点搜索速度的方法,提高了算法的全局搜索性能,有效地抑制了局部早熟收敛,并利用Matlab对算法的可靠性进行了仿真分析.实验结果证明,在保证匹配精度的同时,该算法比原始算法在计算时间上大大减少. 相似文献
159.
提出了一种分形约束Otsu阈值分割算法。该方法结合图像的灰度分布和像素间空间分形纹理信息,在二维类间方差准则取最大值时得到一个二维分割阈值,从而实现红外图像的自适应分割。将该方法应用到低对比度、低信噪比、边缘模糊的红外图像分割中,并与传统的二维Otsu分割方法作了比较。结果表明,该方法在分割效果和抗噪能力等方面均得到了明显的改善。 相似文献
160.
由于“语义鸿沟”的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。 相似文献