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题名基于量子遗传算法的港口目标瞄准点选择
被引量：2
- 1
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作者
徐加强
毕义明
励锐
乔婧
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机构
第二炮兵工程学院
第二炮兵指挥中心
中国人民解放军
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期732-736,共5页
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文摘
使用多枚巡航导弹攻击港口目标时,瞄准点选择非常关键,传统方法所用模型较为简单、算法较为耗时。为此,根据港口子目标幅员特性,构建矩形化子目标,并按离差最大思想赋予威胁指数。从毁伤效果出发,以毁伤下界为限,构建港口目标威胁消除模型。将量子理论引入遗传算法,构建量子遗传融合算法,并用其求解瞄准点分布。仿真结果表明,得出的瞄准点具有较高可靠性,验证了模型的有效性,所用算法能在短时间内找出最优解,提高了解的收敛速度。
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关键词
巡航导弹
港口目标
瞄准点
量子遗传算法
优化
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Keywords
cruise missile
port target
aim point
quantum genetic algorithm（QGA）
optimization
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分类号
E9
[军事]
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题名基于U形结构提取的港口目标检测研究
被引量：1
- 2
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作者
邢坤
岳春宇
周楠
张炳先
曹世翔
何红艳
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机构
北京空间机电研究所
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出处
《航天返回与遥感》
CSCD
2018年第1期104-111,共8页
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基金
国家重大科技专项工程
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文摘
遥感图像中港口目标的检测是目标识别研究的重要方面,准确、高效地自动提取港口目标对于提高遥感图像自动解译能力具有重大意义。文章提出一种基于U形结构单元提取的遥感图像港口目标检测的方法。首先利用梯度算子和灰度相似性聚类分割海洋和陆地区域并提取粗略海岸线,再根据内港区域的封闭特性提取疑似区域,在分析内港区域结构的基础上,引入U形结构元的概念以及提取算法来对疑似区域进行确认。试验表明,该方法检测的港口目标准确率较高,速度较快,能够满足民用和军事识别的需求。
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关键词
遥感图像
港口目标
内港区域
U形结构
卫星应用
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Keywords
remote sensing images
harbor target
inside region
U-shape structure
satellite application
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于深度学习的港口移动目标识别技术研究
被引量：2
- 3
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作者
王曼菲
李志明
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机构
重庆交通大学
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出处
《中国水运》
2022年第10期59-60,共2页
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文摘
基于图像信息的港口视觉感知对于港口现场生产管理有着重要作用。当前广泛研究的基于深度学习的目标检测的识别方法相比于传统的机器视觉识别方法有着较强的鲁棒性,本文建立了包含12类港口移动目标图像数据集,并完成了基于YOLOv5目标检测模型的训练和测试,实现港口移动目标检测平均准确率达到87%以上,表明基于深度学习的港口移动目标识别技术能够实现在不同港口场景下对港口移动目标有较好的定位和分类效果,将能为港口场景的视觉技术应用提供实用性基础支持。
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关键词
港口移动目标
深度学习
智慧港口
YOLOv5
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名热红外港口图像特征的评估器提取与选择
被引量：3
- 4
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作者
马兰
陈筱勇
邓国臣
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机构
信息工程大学
国际关系学院
中国测绘科学研究院
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2017年第5期87-93,共7页
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文摘
针对低对比度、条纹噪声、低空间分辨率等特点而导致的热红外图像识别效果不佳问题,提出了一种港口目标热红外遥感图像特征提取与选择方法,实现了一定情况下港口目标的高精度分类。采用纹理、几何等29个特征,通过评估器选择最佳特征组合,并根据识别精度选择最佳分类器,能生成热红外图像港口目标22个最佳分类特征,且具有一定的鲁棒性。经过参数优化后的libSVM(一种支持向量机)分类器分类精度较高;白天图像比夜间图像分类精度更高;像素值、灰度直方图相关的一维和二维统计特征、局部二进制模式特征、边缘方向直方图特征等与灰度和纹理相关的特征对港口目标热红外图像识别影响较大。
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关键词
特征提取
特征选择
热红外图像
港口目标
评估器
分类器
热红外遥感
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Keywords
feature extraction
feature selection
thermal infrared image
harbor target
evaluator
classifier
thermal infrared remote sensing
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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