非跟踪体制炮位侦察雷达目标自动识别技术的实现

非跟踪体制炮位侦察雷达要实现目标的自动识别,其关键技术是背景杂波的处理和对目标信号的识别。文中提出了采用脉冲积累技术,对非相参脉冲串信号处理进行视频积累,由门限判决器判断有无目标回波、抑制噪声和杂乱脉冲干扰,降低系统的虚警率;采用杂波存储技术存储全画面杂波,建立静态杂波图,有效地抑制地物杂波的影响;采用单片机主-从系统双机速度识别技术,对回波信号进行速度识别和相关处理,实现非跟踪体制炮位侦察雷达目标自动识别。     

对当前我国5G to B发展六大问题的新认识

<正>5G的重要市场是垂直行业,5G to B市场更是推动企业持续发展的新的增长点。面对市场、用户、竞争以及未来,如何更好地推动5G to B高质量发展成为运营商当前和今后一段时期的重要议题,这需要对当前我国5G to B市场发展现状特征及发展规律有着正确的认识。本文将对我国5G to B市场发展六大核心问题进行探讨。5G to B市场发展驱动力是什么?笔者认为,我国5G to B发展有四大驱动力——政策驱动力、技术驱动力、竞争驱动力和需求驱动力。     

基于特征转移金字塔网络的SAR图像跨尺度目标检测

SAR图像多尺度目标检测能够实现大场景SAR图像中关键目标的定位与识别,是SAR图像解译的关键技术之一.然而针对尺寸相差较大的SAR目标的同时检测,即跨尺度目标检测问题,现有目标检测方法难以实现.该文提出一种基于特征转移金字塔网络(FTPN)的SAR图像跨尺度目标检测方法.在特征提取阶段采用特征转移方法,实现各层特征图...     

遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法

特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。     

图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接

为了达到农田研究人员对于宽视野、高清晰度图像的要求,提出一种基于图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接算法.为了降低图像拼接数据量,减少运算时间,提高拼接效率,将参考图像与待拼接图像分割成具有重叠区域的图像块,采用余弦相似度,寻找最优匹配图像块;采用Harris角点检测算法实现最优匹配图像块的特征点提取,通过计算...     

基于非局部自相关的复制粘贴检测算法

针对数字图像复制-粘贴篡改无法区分目标与来源的问题,文中通过改进相似度匹配算法和利用非局部自注意力机制,在定位出篡改区域的前提下,解决了篡改源区域和目标区域的分类问题。总体框架为双分支检测网络,主分支采用经典U-net分割篡改区域像素,副分支通过孪生网络进行特征提取并计算自相关性,从而分割出篡改目标与源区域像素。将双分支融合后进行端到端训练,最终网络预测出三分类结果。实验结果表明,文中算法检测定位目标区域时的像素级分类精确率达到了80.47%,且F1值及准确度均优于对比算法。可视化结果和鲁棒性实验也表明文中算法具有良好的泛化性能。     

基于多模态融合的视觉问答传输注意网络

针对传统视觉问答任务无法完全捕捉多模态特征之间复杂相关性的缺点,文中提出了基于多模态融合的视觉问答传输注意网络。在特征提取部分,分别利用GloVe词嵌入+LSTM提取问题特征,并使用ResNet-152网络提取图像特征。通过3层传输注意网络进行多模态融合来学习全局多模态嵌入信息,进而使用该嵌入重新校准输入特征。文中设计了一个多模态传输注意学习架构,通过对传输网络进行重叠计算,使组合特征聚焦在图像和问题的细粒度部分,提高了预测答案的准确率。在VQA v1.0数据集上的实验结果表明,该模型的总体准确率达到了69.92%,显著优于其他5种主流视觉问答模型的准确率,证明了该模型的有效性和鲁棒性。     

一种基于轮廓特征约束的飞机蒙皮配准方法

飞机蒙皮表面平缓、光滑、特征少,在使用迭代最近点进行数模配准时会产生错位、局部最小值等问题,因此提出了一种基于轮廓约束的蒙皮点云配准方法.首先定义一种新的三维轮廓Cκ特征点描述方法,并基于距离约束对初始Cκ特征点进行聚类和过滤,实现对蒙皮点云特征的精确描述.其次,基于距离的快速点特征直方图(FPFH-d)特征相似度约束...     

稀疏奖励下基于强化学习的异构多智能体对抗

文中在多智能体对抗问题研究过程中,采用强化学习为研究方法,以完全中心化训练架构为基础,选用基于策略的强化学习算法,针对领域研究中广泛存在的稀疏奖励问题,采用基于任务局部的奖励工程设定方法,以人为经验知识为导引,加速训练过程,提升训练结果.最后以对抗问题中典型的攻防对抗为场景进行了仿真实验,验证了方法的有效性.     

基于熵值加权支持向量机的火焰检测方法

提出一种基于熵值加权支持向量机(SVM)的火焰检测方法.采用三帧差分算法对视频前景提取(VIBE)算法进行改进,并提出TH-VIBE前景检测算法,提升疑似火焰区域获取的准确率与完整性;利用熵值加权降低纹理特征、面积变化特征、圆形度特征、灰度特征等特征数据的冗余程度并建立熵值加权火焰识别模型,提升火焰识别速率与准确率;最...