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基于卷积神经网络的目标检测模型综述 被引量:21
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作者 许必宵 宫婧 孙知信 《计算机技术与发展》 2019年第12期87-92,共6页
目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络的目标检测模型逐渐被广泛关注。文中主要对基于卷积神经网络的目标检测模型的现状进行综述。首先,介绍了目标检测的相关基础,特别罗列了一些... 目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络的目标检测模型逐渐被广泛关注。文中主要对基于卷积神经网络的目标检测模型的现状进行综述。首先,介绍了目标检测的相关基础,特别罗列了一些目标检测模型中常用的卷积神经网络结构,也介绍了检测模型常用的梯度下降法训练方式。然后,重点从候选区域和回归方法两类对近年来提出的优秀模型进行综述,候选区域一类也创新地使用特征尺度进行区分,说明了多尺度特征能够有效提高小尺度目标检测精度。对于每一类检测模型,根据同一数据集上的检测结果分析这些模型的优势与缺陷,最后根据分析的结果总结一些基于卷积神经网络的目标检测模型的优化方案。 展开更多
关键词 卷积神经网络 目标检测 深度学习 计算机视觉
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一种基于多波束天线增益差的单GEO卫星干扰源定位方法 被引量:1
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作者 徐文轩 赵来定 +3 位作者 王召文 李佳宸 张更新 谢继东 《无线电通信技术》 2023年第6期1142-1152,共11页
卫星通信中单颗同步轨道(GEO)卫星受干扰后对干扰源很难定位。针对GEO卫星,提出了一种基于多波束天线的单颗卫星干扰源定位方法。介绍了单星多波束天线干扰源定位原理,分析了边缘波束受干扰情况下,邻波束的可用性,重点分析了增益测量误... 卫星通信中单颗同步轨道(GEO)卫星受干扰后对干扰源很难定位。针对GEO卫星,提出了一种基于多波束天线的单颗卫星干扰源定位方法。介绍了单星多波束天线干扰源定位原理,分析了边缘波束受干扰情况下,邻波束的可用性,重点分析了增益测量误差、波束指向误差和海拔对定位精度的影响。从仿真结果可以得出,增益测量误差是导致定位误差的重要因素。波束指向存在0.01°误差时,最终的定位误差一般在几千米到十几千米。干扰源未知海拔高引入的误差相对增益测量差一般在500 m以下。当干扰源偏离星下点的时候,无论是增益误差还是波束指向误差对定位误差的影响都会偏大。 展开更多
关键词 多波束天线 增益差 干扰源定位 波束指向 海拔 定位误差
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