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211.
发展语言智能处理技术是全球新军事科技研发的重要趋势。美军在几十年的发展过程中,不遗余力地推进新的语言智能技术的研发与应用。在人工智能宏观政策和举措的带动下,美国政府与军方在语言智能领域采取了较为清晰的战略路线:明确需求方向,注重长远规划;重视军民融合,调动地方研发活力;创新技术研发资金的管理模式,提高发展效率;推动技术在关键领域的应用,加快美军战斗力的形成。本文认为,面对这一趋势,我们需要深度布局国防语言智能处理技术战略,重视面向未来需求的长远规划;充分调动语言智能处理技术研发的"民间力量",注重军产学研的协同创新;建立科学适度的项目研发机制,加快颠覆性技术的战斗力转化。 相似文献
212.
It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance. 相似文献
213.
The multi-armored target tracking (MATT) plays a crucial role in coordinated tracking and strike. The occlusion and insertion among targets and target scale variation is the key problems in MATT. Most state-of-the-art multi-object tracking (MOT) works adopt the tracking-by-detection strategy, which rely on compute-intensive sliding window or anchoring scheme in detection module and neglect the target scale variation in tracking module. In this work, we proposed a more efficient and effective spatial-temporal attention scheme to track multi-armored target in the ground battlefield. By simulating the structure of the retina, a novel visual-attention Gabor filter branch is proposed to enhance detection. By introducing temporal information, some online learned target-specific Convolutional Neural Networks (CNNs) are adopted to address occlusion. More importantly, we built a MOT dataset for armored targets, called Armored Target Tracking dataset (ATTD), based on which several comparable experiments with state-of-the-art methods are conducted. Experimental results show that the proposed method achieves outstanding tracking performance and meets the actual application requirements. 相似文献
214.
在普遍镜像法分析地面上垂直天线特性的基础上,提出了一种修正的镜像法,该方法能提高计算的速度.通过仿真计算以及对测量结果的比较,发现VLF天线输入阻抗随着地面电导率的改变而明显变化,而且大地的形状和地质在一定程度上影响VLF天线的发射效率. 相似文献
215.
针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。 相似文献
216.
在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。 相似文献
217.
218.
219.
结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。 相似文献
220.
研究了基于对称Alpha稳定分布的浅海环境下混响及噪声的建模问题.分析了浅海环境下混响形成过程及其非高斯特性,采用对称Alpha稳定分布理论对其进行了建模,并从声呐接收端的混响瞬时值以及包络的概率密度分布与Alpha稳定分布的匹配程度验证了模型的有效性.研究了基于对称Alpha稳定分布模型的混响噪声背景下的目标信号检测方法.提出了三种检测方法并进行了仿真测试,通过检测性能及模型的精确性分析了三种方法的优缺点,验证了建模精度对检测性能的影响. 相似文献