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深度视觉语音生成研究进展与展望

国防科技大学学报 2024年第2期46卷 123-138页

作者：刘丽隋金坪丁丁赵凌君匡纲要盛常冲国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所辽宁大连116016 国防科技大学教研保障中心湖南长沙410073 海军工程大学电磁能技术全国重点实验室湖北武汉430033

为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对... 详细信息

为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对近期主流方法进行了梳理、归类和评述;最后探讨视觉语音生成研究潜在的问题和可能的研究方向。

关键词：视觉语音生成深度学习计算机视觉计算机图形学

面向SAR目标识别成像参数敏感性的深度学习技术研究进展

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电子与信息学报 2024年第10期46卷 3827-3848页

作者：何奇山赵凌君计科峰匡纲要国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应实验室长沙410073

随着人工智能技术的发展,基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别得到了广泛关注。然而,SAR系统的成像机制导致了图像特性与成像参数之间的强相关性,因此深度学习框架下的目标识别算法精度极易受成像参数敏感性的干扰,这成为了制... 详细信息

随着人工智能技术的发展,基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别得到了广泛关注。然而,SAR系统的成像机制导致了图像特性与成像参数之间的强相关性,因此深度学习框架下的目标识别算法精度极易受成像参数敏感性的干扰,这成为了制约先进智能算法部署到实际工程中的一大障碍。该文首先回顾了SAR图像目标识别技术的发展与相关数据集,从雷达工作的成像几何、载荷参数和噪声干扰3个角度,深入分析了成像参数变化对图像特性的影响;然后,从模型、数据、特征3个维度,总结归纳了现有文献关于深度学习技术对成像参数敏感性的鲁棒性与泛化性这一问题的研究进展;接下来,汇总并分析了典型方法的实验结果;最后讨论了在未来有望突破成像参数敏感性这一问题的深度学习技术研究方向。

关键词：合成孔径雷达自动目标识别深度学习域自适应参数敏感性

自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别

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电子与信息学报 2024年第10期46卷 3936-3948页

作者：赵琰赵凌君张思乾计科峰匡纲要国防科技大学电子科学学院长沙410073

为提升基于深度学习(DL)的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)系统在开放动态的非合作场景中对新类别目标的持续敏捷识别能力,该文研究了SAR ATR的小样本类增量学习(FSCIL)问题,并提出了自监督解耦动态分类器(SDDC)。针对FSCIL中“灾难... 详细信息

为提升基于深度学习(DL)的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)系统在开放动态的非合作场景中对新类别目标的持续敏捷识别能力,该文研究了SAR ATR的小样本类增量学习(FSCIL)问题,并提出了自监督解耦动态分类器(SDDC)。针对FSCIL中“灾难性遗忘”和“过拟合”本质难点和SAR ATR领域挑战,根据SAR图像目标信息的部件化与方位角敏感性特点,于图像域构建了基于散射部件混淆与旋转模块(SCMR)的自监督学习任务,以提升目标表征的泛化性与稳健性。同时,设计了类印记交叉熵(CI-CE)损失并以参数解耦学习(PDL)策略对模型动态微调,以对新旧知识平衡判别。实验在由MSTAR和SAR-AIRcraft-1.0数据集分别构建的覆盖多种目标类别、观测条件和成像平台的FSCIL场景上验证了该算法开放动态环境的适应能力。

关键词： SAR目标识别小样本类增量学习自监督学习深度学习

强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法

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信号处理 2024年第3期40卷 557-568页

作者：杨玉婷赵凌君赵路路张晗熊博莅计科峰国防科技大学电子科学学院CEMEE国家重点实验室湖南长沙410073 中国人民解放军第95369部队广东佛山528000 西北核技术研究院陕西西安710024

图像配准是光学与SAR图像信息融合的基础。现有典型的配准方法大多依赖于特征点检测与匹配来实现,对不同场景区域的适用性较差,容易出现误匹配点多或有效同名点不足以致配准失效的情况。针对该问题,本文提出了一种强化位置感知的光学与... 详细信息

图像配准是光学与SAR图像信息融合的基础。现有典型的配准方法大多依赖于特征点检测与匹配来实现,对不同场景区域的适用性较差,容易出现误匹配点多或有效同名点不足以致配准失效的情况。针对该问题,本文提出了一种强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法,利用深度网络直接回归图像间的几何变换关系,在不依赖特征点检测与匹配的情况下,实现端到端的高精度配准。具体地,首先在骨干网络中利用融合坐标注意力的特征提取模块,捕获输入图像对中具有位置敏感性的细粒度特征;其次,融合骨干网络输出的多尺度特征,兼顾浅层特征的定位信息与高层特征的语义信息;最后提出联合位置偏差与图像相似性的损失函数优化配准结果。基于高分辨率光学与SAR图像配准公开数据集OS-Dataset的实验结果表明,与现有典型的OS-SIFT、RIFT2、DHN及DLKFM四种算法相比,所提方法对于城市、农田、河流、重复纹理及弱纹理等不同场景区域均具有良好的稳健性,在配准的目视效果以及定量的精度指标上均优于现有算法。其中平均角点误差小于3个像素的百分比与四种算法中精度最高的DLKFM相比提高了25%以上;配准速度与四种算法中最快的DHN基本相当,可实现高精度、高效率的光学与SAR图像配准。

关键词：图像配准位置感知多尺度特征特征融合图像相似性

翻转式在线教学模式下研究生创新能力培养探析

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教育教学论坛 2024年第10期 173-176页

作者：张思乾赵凌君熊博莅唐涛国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073

为全面提高人才自主培养质量,着力造就拔尖创新人才,实现高层次人才培养和创新创造的重要使命要求,探索研究生创新能力培养新模式。结合在线教学与翻转课堂两种教学模式,从时间和空间上完全颠覆传统教学模式,形成翻转式在线教学新模式,... 详细信息

为全面提高人才自主培养质量,着力造就拔尖创新人才,实现高层次人才培养和创新创造的重要使命要求,探索研究生创新能力培养新模式。结合在线教学与翻转课堂两种教学模式,从时间和空间上完全颠覆传统教学模式,形成翻转式在线教学新模式,是培养创新型高素质人才的有效途径。以遥感课程为对象,总结了研究生创新能力培养现状与差距,分析了创新能力与在线教学模式关系,通过理论创新、项目牵引、科研赋能,形成了“教学—科研—创新”闭环增长的创新人才培养模式,为培养创新型高素质人才打下基础。

关键词：研究生教育创新能力翻转课堂在线教学

一种基于像素差值编码度量不确定SAR图像相似性的新方法

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电子与信息学报 2012年第9期34卷 2149-2155页

作者：项德良赵凌君唐涛陆军粟毅国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

在SAR图像目标识别、图像匹配等应用中,定义合理可靠的相似度尤为重要。该文在分析现有SAR图像相似度基础上,提出一种基于像素差值编码的相似度准则。首先将SAR图像按照相邻像素灰度差异生成编码图像,然后以编码图像之间的一致性作为相... 详细信息

在SAR图像目标识别、图像匹配等应用中,定义合理可靠的相似度尤为重要。该文在分析现有SAR图像相似度基础上,提出一种基于像素差值编码的相似度准则。首先将SAR图像按照相邻像素灰度差异生成编码图像,然后以编码图像之间的一致性作为相似度。该文从理论上证明了该相似度对SAR图像中相干斑噪声、部分遮挡和模糊等因素的鲁棒性和适应性,还讨论了将该准则应用于SAR图像匹配时,如何针对不确定性,给出一定置信水平下所有合理的匹配位置。理论和实验结果表明该文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声、部分遮挡以及模糊不敏感,能有效应用于不确定SAR图像的匹配。

关键词：图像处理不确定SAR图像像素差值编码相似度匹配不确定性

基于分水岭变换的高分辨率机载城区SAR图像建筑物自动检测方法

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电子与信息学报 2008年第10期30卷 2325-2328页

作者：赵凌君匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

该文提出了一种从单幅高分辨率机载SAR图像上自动检测建筑物目标轮廓的方法。该方法以应用标记的分水岭变换为基础,针对建筑物的强回波特性和形状特征,主要采用CFAR检测和方向相关分析得到标记图像,然后利用最小强制技术和标记图像修改... 详细信息

该文提出了一种从单幅高分辨率机载SAR图像上自动检测建筑物目标轮廓的方法。该方法以应用标记的分水岭变换为基础,针对建筑物的强回波特性和形状特征,主要采用CFAR检测和方向相关分析得到标记图像,然后利用最小强制技术和标记图像修改原始图像的梯度图,最后对修改后的梯度图作分水岭变换得到建筑物目标的边界轮廓。实验结果表明了该算法的有效性。

关键词： SAR图像建筑物检测分水岭变换标记最小强制

基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测

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电子学报 2021年第9期49卷 1665-1674页

作者：赵琰赵凌君匡纲要国防科技大学电子信息系统与复杂电磁环境效应国家重点实验室湖南长沙410073

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR... 详细信息

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Feature Fusion Module,ABFFM)与注意力传输连接模块(Attention Transfer Connection Block,ATCB)的注意力特征融合策略并合理优化了网络结构,提升了算法对飞机离散化散射点浅层语义特征的提取与判别.基于自建的Gaofen-3与TerraSAR-X卫星图像混合飞机目标实测数据集,实验对AFFN与基于深度学习的通用目标检测以及SAR图像特定目标检测算法进行了比较,其结果验证了AFFN对SAR图像飞机目标检测的准确性与高效性.

关键词：注意力机制特征融合飞机目标快速检测 SAR图像卷积神经网络

基于分水岭变换的单幅高分辨率SAR图像建筑物检测方法(英文)

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宇航学报 2008年第6期29卷 1984-1990页

作者：赵凌君高贵匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

提出了一种从单幅高分辨率SAR图像中检测建筑物的算法框架。该框架主要以应用标记的分水岭变换为基础,针对SAR图像中建筑物所具有的强回波特性与典型的形状特征,主要采用CFAR检测和文中提出的方向相关分析方法得到标记图像,利用最小强... 详细信息

提出了一种从单幅高分辨率SAR图像中检测建筑物的算法框架。该框架主要以应用标记的分水岭变换为基础,针对SAR图像中建筑物所具有的强回波特性与典型的形状特征,主要采用CFAR检测和文中提出的方向相关分析方法得到标记图像,利用最小强制技术和标记图像修改原始图像的梯度图,对修改后的梯度图作分水岭变换得到建筑物目标的边界轮廓。该方法能够引入建筑物目标的特性同时克服分水岭变换固有的过分割缺陷。文中对不同场景的高分辨率SAR图像进行了实验,实验结果表明,即使在建筑物分布密集的情况下,本文算法也能正确完整地检测出绝大多数目标,检测率高而虚警率低。

关键词：合成孔径雷达图像建筑物检测分水岭变换最小强制方向相关分析