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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... 相似文献
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压缩信号处理为更加高效地实现光谱图像数据采集和处理提供了有效途径,针对传统压缩采样检测算法未针对待测信号专门设计采样矩阵,检测性能低于传统采样方式,且鲁棒性较弱的问题,提出了一种待测信号稀疏模型先验条件下的光谱图像压缩采样目标检测方法.该方法利用待测信号的稀疏表示子空间构造压缩采样矩阵,增强采样矩阵的信息获取能力;采用... 相似文献
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针对具有高速、高机动性能的HTV2(hypersonic technology vehicle 2)目标,对采用直接碰撞拦截策略拦截弹的中制导进行了研究,给出了一种基于轨迹跟踪预测的中制导算法。该中制导算法首先使用自适应网格交互式多模型(adaptive grid interactive multi-model,AGIMM)滤波器对目标轨迹进行稳定跟踪,获取目标运动信息。之后使用基于遗忘因子的最小二乘法对目标进行轨迹预测,获取目标预测交班点处的运动状态。最后,将预测交班点处的目标状态量作为中制导约束,并使用高斯伪谱法计算最优中制导指令。使用该中制导算法对HTV2目标进行了拦截仿真,仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献