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基于旋转等变卷积的航拍红外图像目标识别算法
1
作者
肖锋
卢浩
+4 位作者
张文娟
黄姝娟
焦雨林
卢昭廷
李照山
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2817-2827,共11页
为提高传统无人机红外目标识别算法对输入图像的旋转鲁棒性,提出一种具有旋转等变性的红外图像目标识别算法。参照可见光三通道结构,将红外图像扩张为三通道以丰富输入图像的细节及边缘信息;以旋转等变卷积为基础,设计并实现能够高度保...
为提高传统无人机红外目标识别算法对输入图像的旋转鲁棒性,提出一种具有旋转等变性的红外图像目标识别算法。参照可见光三通道结构,将红外图像扩张为三通道以丰富输入图像的细节及边缘信息;以旋转等变卷积为基础,设计并实现能够高度保留图像旋转特征的标准旋转等变卷积模块和旋转残差模块,使得所设计模型FC-YOLOv5对图像及图像中目标旋转具有鲁棒性;加入压缩和激励注意力机制自适应地学习到每个通道的重要性,并且根据任务的需要加权调整特征图中的通道贡献,提取重要的特征信息并抑制不重要的特征信息。在航拍行人车辆数据集和海上船舶数据集上验证模型的性能,以基准模型YOLOv5s及常见轻量级目标识别任务所用模型YOLOv8s、NanoDet作为对照组模型。实验结果表明,所提算法的平均精度均值相较于基准模型能够提升2%~4%,且当输入图像具有不同角度的旋转时,能够比对照组模型识别到更多旋转目标,且识别错误更少。
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关键词
低空航拍
红外图像
多角度
目标
识别
旋转等变卷积
下载PDF
职称材料
基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法
被引量：
11
2
作者
王睿
李言俊
张科
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第1期242-245,共4页
在计算机视觉问题的研究中,针对三维目标识别,可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,为快速目标识别,减少计算量,提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法。首先获取各类三维目标的若干二维视图,将视图放在一起进行标准化...
在计算机视觉问题的研究中,针对三维目标识别,可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,为快速目标识别,减少计算量,提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法。首先获取各类三维目标的若干二维视图,将视图放在一起进行标准化处理并提取它们的不变特征矩。然后对每组视图的Zernike矩进行聚类;将聚类中心对应的Zernike矩作为此类飞机的特征矩,就完成了三维目特性视图的选取。识别过程中,针对实际要识别的目标,提取它的特征矩并应用支持向量机的方法进行多目标分类。测试结果表明,提出的方法较好地实现了红外图像中多角度目标的识别准确性,与传统的三维目标识别算法相比,计算量较小,是一种有效的自动目标识别算法。
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关键词
多角度
三维
目标
识别
支持向量机
特征提取
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职称材料
题名
基于旋转等变卷积的航拍红外图像目标识别算法
1
作者
肖锋
卢浩
张文娟
黄姝娟
焦雨林
卢昭廷
李照山
机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
西安工业大学兵器科学与技术学院
西安工业大学基础学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2817-2827,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(62171361)
陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2021JM-440)
陕西省重点研发计划项目(2022GY-119)。
文摘
为提高传统无人机红外目标识别算法对输入图像的旋转鲁棒性,提出一种具有旋转等变性的红外图像目标识别算法。参照可见光三通道结构,将红外图像扩张为三通道以丰富输入图像的细节及边缘信息;以旋转等变卷积为基础,设计并实现能够高度保留图像旋转特征的标准旋转等变卷积模块和旋转残差模块,使得所设计模型FC-YOLOv5对图像及图像中目标旋转具有鲁棒性;加入压缩和激励注意力机制自适应地学习到每个通道的重要性,并且根据任务的需要加权调整特征图中的通道贡献,提取重要的特征信息并抑制不重要的特征信息。在航拍行人车辆数据集和海上船舶数据集上验证模型的性能,以基准模型YOLOv5s及常见轻量级目标识别任务所用模型YOLOv8s、NanoDet作为对照组模型。实验结果表明,所提算法的平均精度均值相较于基准模型能够提升2%~4%,且当输入图像具有不同角度的旋转时,能够比对照组模型识别到更多旋转目标,且识别错误更少。
关键词
低空航拍
红外图像
多角度
目标
识别
旋转等变卷积
Keywords
low-altitude aerial photography
infrared image
multi-angle target recognition
rotation equivariant convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法
被引量：
11
2
作者
王睿
李言俊
张科
机构
西北工业大学航天学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第1期242-245,共4页
基金
航空科学基金(04I53067)
文摘
在计算机视觉问题的研究中,针对三维目标识别,可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,为快速目标识别,减少计算量,提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法。首先获取各类三维目标的若干二维视图,将视图放在一起进行标准化处理并提取它们的不变特征矩。然后对每组视图的Zernike矩进行聚类;将聚类中心对应的Zernike矩作为此类飞机的特征矩,就完成了三维目特性视图的选取。识别过程中,针对实际要识别的目标,提取它的特征矩并应用支持向量机的方法进行多目标分类。测试结果表明,提出的方法较好地实现了红外图像中多角度目标的识别准确性,与传统的三维目标识别算法相比,计算量较小,是一种有效的自动目标识别算法。
关键词
多角度
三维
目标
识别
支持向量机
特征提取
Keywords
Multi-view 3-D target in infrared images
Support vector machine（SVM）
Features extraction
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于旋转等变卷积的航拍红外图像目标识别算法
肖锋
卢浩
张文娟
黄姝娟
焦雨林
卢昭廷
李照山
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法
王睿
李言俊
张科
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011
11
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职称材料
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参考文献
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