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基于改进MAE的装甲车辆目标前景遮挡部分补全方法
1
作者
余晓晗
毛绍臣
+2 位作者
綦秀利
王家宝
张所娟
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第11期72-80,共9页
无人装备在侦察行动中拍摄的目标图像,往往大面积被前景物体遮挡,严重影响智能目标识别准确率和可靠性。提出了一种基于改进的掩码自编码器(masked autoencoders,MAE)对疑似目标的前景遮挡部分进行补全处理的方法,该方法有效解决了军事...
无人装备在侦察行动中拍摄的目标图像,往往大面积被前景物体遮挡,严重影响智能目标识别准确率和可靠性。提出了一种基于改进的掩码自编码器(masked autoencoders,MAE)对疑似目标的前景遮挡部分进行补全处理的方法,该方法有效解决了军事目标高度融入环境、侦察图像分辨率高、军事训练样本体量不足等实际问题,目标补全结果更准确,在图像语义上也更符合人的认知。通过定量、定性的分析对比实验,验证了该方法的补全效果,展示了其实用价值。
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关键词
装甲车辆目标
图像补全
掩码自编码器
前景遮挡
目标识别
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题名
基于改进MAE的装甲车辆目标前景遮挡部分补全方法
1
作者
余晓晗
毛绍臣
綦秀利
王家宝
张所娟
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第11期72-80,共9页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20200581)。
文摘
无人装备在侦察行动中拍摄的目标图像,往往大面积被前景物体遮挡,严重影响智能目标识别准确率和可靠性。提出了一种基于改进的掩码自编码器(masked autoencoders,MAE)对疑似目标的前景遮挡部分进行补全处理的方法,该方法有效解决了军事目标高度融入环境、侦察图像分辨率高、军事训练样本体量不足等实际问题,目标补全结果更准确,在图像语义上也更符合人的认知。通过定量、定性的分析对比实验,验证了该方法的补全效果,展示了其实用价值。
关键词
装甲车辆目标
图像补全
掩码自编码器
前景遮挡
目标识别
Keywords
armored
vehicle
targets
image
complementation
mask
ed
auto
encoder
foreground
mask
-
ing
target
recognition
分类号
TJ01 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MAE的装甲车辆目标前景遮挡部分补全方法
余晓晗
毛绍臣
綦秀利
王家宝
张所娟
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023
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