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题名未爆子弹药图像数据集构建方法及其关键技术研究
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作者
闫小伟
陈栋
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机构
陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室
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出处
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2024年第4期21-32,共12页
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基金
省部级基金项目(20191A030124)。
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文摘
随着计算机技术和机器视觉技术的迅速发展与应用,探索基于“人工智能+”模型的未爆子弹药搜寻技术受到了广泛关注。但是,由于未爆子弹药具有一定的危险性和受军事应用的特殊性影响,数据集构建是目前亟待解决的瓶颈问题。本文由此出发,分别论述了真实实物图像数据集和利用实物图片进行三维重建数据集的构建方法及流程,重点分析了两种数据集构建过程中的相关关键技术及其优缺点,并给出了一种利用多目相机采集目标图像和地理坐标信息,然后利用深度学习算法进行目标特征提取、生成三维点云和融合三维图像。试验结果表明,采用该方法构建的三维数据集可以有效解决未爆子弹药现有数据集数据量不足的问题,最后展望了数据集构建方法的未来发展方向。
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关键词
未爆子弹药
图像数据集
深度学习
三维重建
图像处理中图分类号:tj760
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Keywords
unexploded submunitions
image dataset
deep learning
three-dimensional reconstruction
image processing
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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