检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2023年第2期51卷 314-323页

作者：唐维伟钟胜卢金仪颜露新谭富中邹旭徐文辉华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skyne... 详细信息

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skynet进行结构优化,并基于高效的层内并行流水的加速架构,在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上对其进行实时实现.该方法对Skynet进行剪枝,合并其卷积层与归一化层,利用(Kullback-Leibler,KL)相对熵及极大值量化方法对权重及特征图进行8 bit定点量化,同时将偏置参数及缩放系数定点化,并合并激活操作与饱和截断操作,在减少存储量和计算量的同时,加快前向推理速度.此外,以滑窗操作为基础,采用通道及像素并行计算,设计深度可分离卷积的流水策略,将串行的前向推理结构优化为并行流水的结构,极大减少了前向推理的时间.实验表明,在UA-DETRAC数据集上,本文实现的系统识别精度为0.752,在160×160的图像分辨率上,速度达到115FPS,与CPU相比,提速11倍,达到了GPU的75%,功耗分别为CPU的10.6%,GPU的7.43%,而且,与同类基于FPGA的CNN加速工作相比,本文方法在速度和能效比上均表现最优.

关键词：目标检测网络定点量化现场可编程门阵列流水计算 skynet

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稀疏约束的时空正则相关滤波无人机视觉跟踪

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中国图象图形学报 2023年第2期28卷 458-470页

作者：田昊东张津浦王岳环华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 多谱信息处理技术国家级重点实验室武汉430074

目的基于相关滤波的跟踪算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视觉跟踪领域表现出卓越的性能。现有的相关滤波类跟踪算法从样本区域的所有特征中学习滤波器,然而某些来自遮挡或形变的特征可能会污染滤波器,降低模型判别能力。针... 详细信息

目的基于相关滤波的跟踪算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视觉跟踪领域表现出卓越的性能。现有的相关滤波类跟踪算法从样本区域的所有特征中学习滤波器,然而某些来自遮挡或形变的特征可能会污染滤波器,降低模型判别能力。针对此问题,提出一种稀疏约束的时空正则相关滤波跟踪算法。方法在相关滤波目标函数上施加空间弹性网络约束以自适应地抑制跟踪过程中的干扰特征,同时集成空间—时间正则相关滤波算法(spatial-temporal regularized correlation filter,STRCF)中的时间正则项以增强滤波器抑制畸变的能力。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)将带有约束项的目标函数转化为两个具有闭式解的子问题迭代求局部最优解。此外,提出一种相关滤波框架通用的加速策略,根据当前帧的目标位移量,对检测定位阶段的特征矩阵进行等距离的循环移位,将其作为在线学习阶段的特征矩阵,每帧可节省一次训练样本的特征提取操作,提高跟踪速度。结果在3个UAV数据集上与14种主流跟踪算法进行对比实验,在DTB70(drone tracking benchmark)数据集中,平均精确率与平均成功率分别为0.707和0.477,在所有对比算法中位列第1,相比较STRCF分别提高了5.8%和4%;在UAVDT(the unmanned aerial vehicle benchmark:object detection and tracking)数据集中,平均精确率与平均成功率相比较STRCF分别提高了8.4%和3.8%;在UAV12310 fps数据集中,平均精确率与平均成功率相比较STRCF分别提高了4%和3.3%。同时,消融实验结果表明,加速策略在不显著影响跟踪精度(±0.1%)的前提下,可提高跟踪速度约25%,在单个CPU上的跟踪速度为50帧/s。结论本文算法结合了稀疏约束与时间—空间正则化的优势,与对比算法相比,在遮挡、形变等复杂情况下跟踪效果更加鲁棒。

关键词：无人机跟踪相关滤波(CF) 稀疏约束时间—空间正则化弹性网络交替方向乘子法(ADMM) 循环移位

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大视场全天时星敏感器光学系统设计

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红外与激光工程 2023年第3期52卷 226-234页

作者：张前程钟胜吕劲松李显成华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074 华中光电技术研究所-武汉光电国家研究中心湖北武汉430223

全天时星敏感器作为星敏感器的一个发展分支,在飞机、热气球等近空间载体定姿定位方面有较好的应用前景,是GPS拒止条件下的可用导航手段。大视场全天时星敏感器相较于小视场全天时星敏感器在高精度轻小型化定姿定位方面具有较大的优势,... 详细信息

全天时星敏感器作为星敏感器的一个发展分支,在飞机、热气球等近空间载体定姿定位方面有较好的应用前景,是GPS拒止条件下的可用导航手段。大视场全天时星敏感器相较于小视场全天时星敏感器在高精度轻小型化定姿定位方面具有较大的优势,针对近空间高度大视场全天时测星对光学系统的需求,对光学系统工作波长的选取进行了分析,利用消色差和消热差设计,实现了一种能够适应高低温环境的大视场、大相对孔径的透射式光学系统,并对像质进行了分析评价。系统工作波长为0.9~1.7μm,F/#为1.4,焦距为70 mm,视场为18°,结构总长为105 mm。试验结果表明,该光学系统具有良好的像质,能够满足大视场星敏感器白天测星要求。

关键词：光学设计星敏感器消热差短波红外

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基于多模型的体系架构迭代设计方法

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系统仿真学报 2024年

作者：赵雪梦任天助方哲梅华中科技大学人工智能与自动化学院华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室北京宇航系统工程研究所

体系架构是复杂作战体系的设计蓝图，是提升体系互操作能力的基本保障。基于国防部体系架构框架（Department of Defense Architecture Framework，DoDAF）的视图模型存在动态特性表达困难、决策分析支持缺乏等问题，导致架构模型设计... 详细信息

体系架构是复杂作战体系的设计蓝图，是提升体系互操作能力的基本保障。基于国防部体系架构框架（Department of Defense Architecture Framework，DoDAF）的视图模型存在动态特性表达困难、决策分析支持缺乏等问题，导致架构模型设计始终难以落地。为此，提出一套体系架构集成迭代设计方法，以DoDAF视图模型从多视角整合和表达作战相关信息，以ExtendSim可执行模型模拟作战体系架构在多场景下的涌现行为和动态特性，以决策模型通过多目标决策规则对架构方案进行量化分析和选择，最终形成“视图-仿真-决策-迭代”的体系架构集成迭代设计方法，并明确架构模型设计流程与模型间数据交互路径。该方法在某反潜作战体系示例中验证了其可行性。

关键词：作战体系体系架构国防部体系架构框架可执行模型迭代设计

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跨模态域自适应SAR图像舰船检测与识别

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华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第11期50卷 107-113页

作者：宋玉成李景润田甜田金文华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题,提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法.首先,针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题,设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题,提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法.首先,针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题,设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背景抑制来改进兴趣区域变换网络(RoITransformer)的特征表达能力;然后,针对SAR数据属性标签标注困难及样本缺乏的问题,设计了域适应模块在全局和实例级别实现对齐特征,将属性知识从光学数据跨模态迁移到SAR数据上.自建了近岸区域高分辨率SAR舰船数据集(HRSSRD),结果表明:所提方法在HRSSRD上实现了88.5%的检测精度,在舰船检测和军民识别任务上具有良好的性能.

关键词：舰船检测军民舰船识别合成孔径雷达(SAR)图像迁移学习域自适应

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基于时间序列的红外探测器响应特性漂移评价

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航空兵器 2023年第4期30卷 123-130页

作者：胡若澜尚超王锦春彭晶华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室武汉430074 中国空空导弹研究院河南洛阳471009 红外探测器技术航空科技重点实验室河南洛阳471009

红外探测器响应特性漂移严重影响成像质量和系统性能。针对红外探测器响应特性漂移缺乏有效评价指标、难以建模和评价的问题,本文将红外探测器输出的序列图像看作时间序列数据,基于时差图像定义漂移度和漂移熵评价指标,用于评价红外探... 详细信息

红外探测器响应特性漂移严重影响成像质量和系统性能。针对红外探测器响应特性漂移缺乏有效评价指标、难以建模和评价的问题,本文将红外探测器输出的序列图像看作时间序列数据,基于时差图像定义漂移度和漂移熵评价指标,用于评价红外探测器响应特性漂移程度,并提出了一种基于时间序列预测的红外探测器响应特性漂移评价方法。采用仿真数据和真实数据进行实验,结果表明,本文提出的漂移度和漂移熵评价指标可以有效度量响应特性漂移程度,所提出的评价方法可以实现对红外探测器响应特性漂移的建模和有效预测评价,研究工作可用于辅助选择合适的红外探测器及其非均匀性校正算法以提高红外成像系统性能。

关键词：红外探测器响应特性漂移评价指标时间序列分析 LSTM

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基于背景建模的VideoSAR动目标阴影检测方法

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智能系统学报 2022年第1期17卷 59-68页

作者：王鑫田甜田金文华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

针对视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)数据进行地面运动目标检测的问题,本文提出了一种基于单高斯背景模型的VideoSAR动目标阴影检测方法。该方法使用一个时间维度的滑窗对视频序列进行处理:首先使用RED20深... 详细信息

针对视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)数据进行地面运动目标检测的问题,本文提出了一种基于单高斯背景模型的VideoSAR动目标阴影检测方法。该方法使用一个时间维度的滑窗对视频序列进行处理:首先使用RED20深度神经网络模型抑制VideoSAR图像的斑点噪声,随后使用帧间配准算法快速配准窗口内的图像序列,然后对序列进行建模和差分得到窗口末帧的二值化前景,最后通过连通区域筛选和区域生长剔除虚假目标。采用美国Sandia国家实验室公布的VideoSAR视频对本文算法进行了验证,实验表明,该算法能实现对动目标阴影的准确检测。

关键词：视频合成孔径雷达动目标检测卷积神经网络乘性噪声去噪图像配准单高斯模型区域生长

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基于功能依赖网的体系效能评估方法

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系统工程与电子技术 2022年第7期44卷 2191-2200页

作者：浣顺启方哲梅王剑波华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074 中国舰船研究设计中心湖北武汉430064

建设与发展有效的装备体系需要依赖合理的效能评估方法。诸多评估方法在复杂依赖关系的量化分析上存在不足,因此引入功能依赖网络分析(functional dependency network analysis,FDNA)法,通过双依赖参数、分段线性模型等捕捉体系复杂依... 详细信息

建设与发展有效的装备体系需要依赖合理的效能评估方法。诸多评估方法在复杂依赖关系的量化分析上存在不足,因此引入功能依赖网络分析(functional dependency network analysis,FDNA)法,通过双依赖参数、分段线性模型等捕捉体系复杂依赖关系及其造成的级联效应。进而立足FDNA方法的优点,突破其局限性,提出基于作战环的功能依赖网络建模规范,通过链路健康指数、综合依赖关键度、多系统冗余表决系统等调整、新增、完善效能聚合模型,形成可捕捉和反映更广泛作战场景的扩展FDNA(extended FDNA,E-FDNA)方法。以海上防空反导体系为例,通过与现有FDNA系列方法以及复杂网络方法在体系效能值、关键系统识别等方面的对比分析,验证了E-FDNA方法的可行性和有效性,为装备体系的效能评估提供了新方法。

关键词：作战体系效能评估功能依赖网络分析

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复杂背景的夜光遥感建筑区检测

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红外与毫米波学报 2021年第3期40卷 369-380页

作者：李海李洋左峥嵘华中科技大学人工智能与自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074 上海交通大学机器人研究所上海200240

提出了一种新的解决夜光遥感复杂背景问题的单阶段深度卷积检测网络,首先通过提取高维特征再特征选择的思想设计分类网络提取语义特征,并研究不同的通道数网络对降噪的影响;提出灰度能量的先验框匹配,将低噪声高质量的匹配框输入SSD检... 详细信息

提出了一种新的解决夜光遥感复杂背景问题的单阶段深度卷积检测网络,首先通过提取高维特征再特征选择的思想设计分类网络提取语义特征,并研究不同的通道数网络对降噪的影响;提出灰度能量的先验框匹配,将低噪声高质量的匹配框输入SSD检测网络,并使用积分图思想简化计算;使用可变形卷积以适应目标的形变,并获取更强的几何特征表达能力;通过加入顺序连接与密集连接改进全局语义模块,引入了网络的跨层信息交互,其注意力图综合考虑了高低感受野以有效区分小型目标和背景噪声。在夜光遥感数据集上通过实验验证了所设计的网络相比于其他单阶段网络具有优势,对于复杂背景下的建筑区具有较好的检测效果。

关键词：模式识别与智能系统夜光遥感深度卷积网络建筑区检测复杂背景

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基于YOLOv5架构的大幅面SAR图像车辆目标识别方法

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计算机与数字工程 2023年第12期51卷 2852-2858页

作者：李庆田甜田金文华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室武汉430074 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

SAR图像车辆目标识别是极具挑战性的前沿研究领域,论文提出了一种基于YOLOv5架构的大幅面SAR图像车辆目标识别方法。以卷积神经网络YOLOv5作为大幅面SAR图像车辆目标识别的基本模型,采用迁移学习方法获得模型的初始参数,有效减少了训练... 详细信息

SAR图像车辆目标识别是极具挑战性的前沿研究领域,论文提出了一种基于YOLOv5架构的大幅面SAR图像车辆目标识别方法。以卷积神经网络YOLOv5作为大幅面SAR图像车辆目标识别的基本模型,采用迁移学习方法获得模型的初始参数,有效减少了训练样本数量同时提高了模型收敛速度。为了测试算法性能,构建了一个含车辆目标的大幅面SAR图像数据集。在该数据集上进行了仿真实验,并与一些经典的深度学习网络进行了对比,实验结果表明所提大幅面SAR图像车辆目标识别算法识别精度更高、速度更快。

关键词： SAR图像车辆目标识别卷积神经网络迁移学习 YOLOv5

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