检索结果-内蒙古大学图书馆

光电工程 2019年第4期46卷 18-27页

作者：刘俊孟伟秀余杰李亚辉孙乔杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室浙江杭州310018 中国船舶重工集团公司第七一五研究院浙江杭州310023

自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络。首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式,复用深度网络模型中每一层的特征,实现高质量的目标采样区... 详细信息

自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络。首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式,复用深度网络模型中每一层的特征,实现高质量的目标采样区域的提取;其次,在DFCN部分通过融合高低层次特征图语义特征信息,实现采样区域目标类别和位置信息的预测;最后,给出了DRFCN深度网络模型结构以及参数训练方法。与此同时,进一步对DRFCN算法开展了实验分析与讨论:1)基于PASCAL VOC数据集进行对比实验,结果表明,由于采用卷积模块稠密连接的方法,在目标识别平均准确率、实时性和深度网络模型大小方面,DRFCN算法均明显优于已有基于深度学习的目标识别算法;同时,验证了DRFCN算法可以有效解决梯度弥散和梯度膨胀问题。2)利用自建军事目标数据集进行实验,结果表明,DRFCN算法在准确率和实时性上满足军事目标识别任务。

关键词：深度学习目标识别 PASCAL VOC数据集军事目标

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多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪

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中国图象图形学报 2018年第5期23卷 662-673页

作者：鲁国智彭冬亮谷雨杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

目的为提高目标跟踪的鲁棒性,针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题,提出了一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪算法。方法采用多通道相关滤波跟踪算法进行目标跟踪时,从目标和周围背景区域分别提取HOG(histogram of oriented grad... 详细信息

目的为提高目标跟踪的鲁棒性,针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题,提出了一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪算法。方法采用多通道相关滤波跟踪算法进行目标跟踪时,从目标和周围背景区域分别提取HOG(histogram of oriented gradient)、CN(color names)和颜色直方图3种特征。提出的分层融合算法首先采用自适应加权融合策略进行HOG和CN特征的特征响应图融合,通过计算特征响应图的平滑约束性和峰值旁瓣比两个指标得到融合权重。将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第2层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合。最后基于融合后的响应图估计目标的位置,并采用尺度估计算法估计得到目标更准确的包围盒。结果采用OTB-2013(object tracking benchmark 2013)和VOT-2014(visual object tracking 2014)公开测试集验证所提跟踪算法的性能,在对多特征分层融合参数进行分析的基础上,与5种主流基于相关滤波的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,本文算法的目标跟踪精度有所提高,其跟踪精度典型值比Staple算法提高了5.9%(0.840 vs 0.781),同时由于有效地融合了3种特征,在多种场景下目标跟踪的鲁棒性优于其他算法。结论提出的多特征分层融合跟踪算法在保证跟踪准确率的前提下,跟踪鲁棒性优于其他算法。当相关滤波跟踪算法采用了多个不同类型特征时,本文提出的分层融合策略具有一定的借鉴性。

关键词：目标跟踪相关滤波多特征融合分层融合特征响应图

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融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类

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测绘学报 2018年第9期47卷 1238-1249页

作者：谷雨徐英郭宝峰杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室浙江杭州310018 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院浙江杭州310018

为提高高光谱图像的分类精度,提出了一种融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类方法。首先结合每个像素邻域的光谱信息提取空谱特征向量;考虑到高光谱相邻波段信息具有一定的相关性,先对提取的特征向量进行平均分组,然后从每个... 详细信息

为提高高光谱图像的分类精度,提出了一种融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类方法。首先结合每个像素邻域的光谱信息提取空谱特征向量;考虑到高光谱相邻波段信息具有一定的相关性,先对提取的特征向量进行平均分组,然后从每个区间随机选择若干个波段进行组合,采用具有快速学习能力的超限学习机训练分类器。为提高分类模型的泛化能力,基于集成学习思想,对提取的空谱特征进行多次抽样,训练得到多个弱分类器,最后采用投票表决法得到用于高光谱图像分类的强分类器。采用3个典型高光谱数据进行了分类试验,试验结果表明,提出的算法总体分类精度较优,尤其当训练样本数较少时能取得较高的分类精度。提出的算法具有可调参数少、训练速度快、分类精度高等优点,具有广阔的应用前景。

关键词：高光谱图像分类空谱特征超限学习机集成学习特征抽样

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基于Hadoop及HBase的海量船舶数据存储技术研究

基于Hadoop及HBase的海量船舶数据存储技术研究

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2019第七届中国指挥控制大会

作者：刘俊田胜黄亮孙乔李亚辉杭州电子科技大学通信信息与融合技术国防重点学科实验室

随着近年来监控设备在海洋安防领域的广泛应用,监控视频的数据量激增,但是目前海洋过程中采集的船舶视频、图像大数据存在协同难、信息不能共享、信息不能实时处理等问题。为了解决这些问题,本文设计了一种基于Hadoop及HBase的海量船舶... 详细信息

随着近年来监控设备在海洋安防领域的广泛应用,监控视频的数据量激增,但是目前海洋过程中采集的船舶视频、图像大数据存在协同难、信息不能共享、信息不能实时处理等问题。为了解决这些问题,本文设计了一种基于Hadoop及HBase的海量船舶数据存储方案,该方案利用Hadoop分布式集群,以HDFS分布式文件系统、MapReduce并行计算模型及HBase分布式数据库技术作为处理和存储海量船舶数据的方法,实验证明,该方案可以很好地克服现行的存储方式的不足,解决了海量船舶数据存储中存在的问题,大大提高存储效率。

关键词：大数据分布式集群(Hadoop) 并行计算(MapReduce) 分布式数据库(HBase) 存储

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基于随机卷积特征和集成超限学习机的快速SAR目标识别

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光电工程 2018年第1期45卷 15-24页

作者：谷雨徐英杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室浙江杭州310018 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院浙江杭州310018

深度卷积神经网络在目标检测与识别等方面表现出了优异性能,但将其用于SAR目标识别时,较少的训练样本和深度模型的优化设计是必须解决的两个问题。本文设计了一种结合二维随机卷积特征和集成超限学习机的SAR目标识别算法。首先,随机生... 详细信息

深度卷积神经网络在目标检测与识别等方面表现出了优异性能,但将其用于SAR目标识别时,较少的训练样本和深度模型的优化设计是必须解决的两个问题。本文设计了一种结合二维随机卷积特征和集成超限学习机的SAR目标识别算法。首先,随机生成具有不同宽度的二维卷积核,对输入图像进行卷积与池化操作,提取随机卷积特征向量。其次,为提高分类器的泛化能力,并降低训练时间,基于集成学习思想对提取的卷积特征进行随机采样,然后采用超限学习机训练基分类器。最后,通过投票表决法对基分类器的分类结果进行集成。采用MSTAR数据集进行了SAR目标识别实验,实验结果表明,由于采用的超限学习机具有快速训练能力,训练时间降低了数十倍,在无需进行数据增强的情况下,分类精度与采用数据增强和多层卷积神经网络的深度学习算法相当。提出的算法具有实现简单、需要调整参数少等优点,采用集成学习思想提高了分类器的泛化能力。

关键词：深度学习卷积特征随机化超限学习机集成学习

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面向SAR目标识别的深度卷积神经网络结构设计

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中国图象图形学报 2018年第6期23卷 928-936页

作者：谷雨徐英杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院杭州310018

目的针对用于SAR(synthetic aperture radar)目标识别的深度卷积神经网络模型结构的优化设计难题,在分析卷积核宽度对分类性能影响基础上,设计了一种适用于SAR目标识别的深度卷积神经网络结构。方法首先基于二维随机卷积特征和具有单个... 详细信息

目的针对用于SAR(synthetic aperture radar)目标识别的深度卷积神经网络模型结构的优化设计难题,在分析卷积核宽度对分类性能影响基础上,设计了一种适用于SAR目标识别的深度卷积神经网络结构。方法首先基于二维随机卷积特征和具有单个隐层的神经网络模型-超限学习机分析了卷积核宽度对SAR图像目标分类性能的影响;然后,基于上述分析结果,在实现空间特征提取的卷积层中采用多个具有不同宽度的卷积核提取目标的多尺度局部特征,设计了一种适用于SAR图像目标识别的深度模型结构;最后,在对MSTAR(moving and stationary target acquisition and recognition)数据集中的训练样本进行样本扩充基础上,设定了深度模型训练的超参数,进行了深度模型参数训练与分类性能验证。结果实验结果表明,对于具有较强相干斑噪声的SAR图像而言,采用宽度更大的卷积核能够提取目标的局部特征,提出的模型因能从输入图像提取目标的多尺度局部特征,对于10类目标的分类结果(包含非变形目标和变形目标两种情况)接近或优于已知文献的最优分类结果,目标总体分类精度分别达到了98.39%和97.69%,验证了提出模型结构的有效性。结论对于SAR图像目标识别,由于与可见光图像具有不同的成像机理,应采用更大的卷积核来提取目标的空间特征用于分类,通过对深度模型进行优化设计能够提高SAR图像目标识别的精度。

关键词： SAR目标识别深度卷积神经网络结构设计随机权重超限学习机

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空间信息网络与激光通信发展现状及趋势

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物联网学报 2019年第2期3卷 1-8页

作者：姜会林付强赵义武刘显长春理工大学空间光电技术国家地方联合工程研究中心吉林长春130022 长春理工大学光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室吉林长春130022 长春理工大学空地激光通信技术国防重点学科实验室吉林长春130022

天地一体化信息网络是科技强国的重要标志,根据国家整体规划,到2030年将建成全球覆盖、按需服务、随域接入、安全可信的信息网络,服务国防建设和社会发展。空间激光通信是实现信息高速传输和保密安全的重要手段,将在构建天地一体化网络... 详细信息

天地一体化信息网络是科技强国的重要标志,根据国家整体规划,到2030年将建成全球覆盖、按需服务、随域接入、安全可信的信息网络,服务国防建设和社会发展。空间激光通信是实现信息高速传输和保密安全的重要手段,将在构建天地一体化网络中发挥重要作用。首先从概念内涵与系统架构、研究现状与发展趋势、总体目标与主要难点3个方面介绍了天地一体化网络,然后总结了空间激光通信的概念和特点、研究现状和发展趋势,以期为我国天地一体化信息网络的构建提供有益参考。

关键词：天地一体化空间信息网络激光通信卫星

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异步多传感器融合多目标跟踪方法

异步多传感器融合多目标跟踪方法

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信号处理在地球物理——浙江省信号处理学会2018年学术年会

作者：刘嵩陈华杰申屠晗杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室

本文主要研究异步传感器系统中的多目标跟踪问题。针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果退化的问题,提出一种基于高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture Probability Hypothesis Density,GM-PHD)滤波器的异步多传感器融合多目标... 详细信息

本文主要研究异步传感器系统中的多目标跟踪问题。针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果退化的问题,提出一种基于高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture Probability Hypothesis Density,GM-PHD)滤波器的异步多传感器融合多目标跟踪算法。首先基于GM-PHD滤波器构建了一种异步多传感器融合框架;其次为了解决数据同步问题,提出一种基于状态外推的时间配准算法。最后提出一种改进后的协方差交叉融合算法。仿真结果表明,与单传感器GM-PHD滤波算法相比,所提算法能够有效提高目标跟踪精度。

关键词：异步多传感器多目标跟踪 GM-PHD 融合

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基于反馈调节的生成对抗网络训练方法

基于反馈调节的生成对抗网络训练方法

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信号处理在地球物理——浙江省信号处理学会2018年学术年会

作者：姚勤炜陈华杰张杰豪侯新雨杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室

生成对抗网络(GAN)存在难以收敛,稳定性较差的问题。本文针对传统GAN中不带反馈的权值更新方式进行了改进,将控制理论中比例控制的方式引入其中,使用了带反馈的方式对单次数据迭代过程中生成网络(G网络)与判别网络(D网络)的更新次数进... 详细信息

生成对抗网络(GAN)存在难以收敛,稳定性较差的问题。本文针对传统GAN中不带反馈的权值更新方式进行了改进,将控制理论中比例控制的方式引入其中,使用了带反馈的方式对单次数据迭代过程中生成网络(G网络)与判别网络(D网络)的更新次数进行反馈调节,以提高网络的稳定性。经实验证明,本文方法能够在网络学习过程中提高网络的稳定性。

关键词：深度学习生成对抗网络比例控制自适应稳定性

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基于圆柱面映射的快速图像拼接算法

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计算机应用研究 2017年第11期34卷 3472-3476页

作者：任刚彭冬亮谷雨杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法和基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,并计算方向梯度直方图(histo... 详细信息

针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法和基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,并计算方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)描述子,采用基于预测的快速匹配算法进行特征点匹配;然后使用简化的基于纯旋转运动的焦距估计算法估计出焦距初值后,采用基于单应矩阵的焦距修正算法得到更精确的焦距值;最后将平面图像投影至圆柱平面,使用基于加权平均融合算法进行拼接,合成全景图像。采用多个图像序列进行测试得出,特征点匹配速度较传统方法提高了10倍以上,自动焦距估计算法能够准确估计摄像机焦距。拼接实验结果表明,提出的算法能够快速地合成高质量的全景图像,拼接后的图像畸变小,具有较高的实用价值。

关键词：圆柱面全景图图像拼接特征点匹配焦距估计

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