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国内外无人机系统研究进展及应用

无线电工程 2024年第5期54卷 1236-1246页

作者：韩子硕范喜全郝齐中国人民解放军32398部队北京100192

随着人工智能和无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的深度融合,UAV已成为现代战争中的一把利器,各大军事强国均在竞相研发,力求在未来战争中占据制高点。概述了美国、中国、俄罗斯、英国和以色列等军事强国正在发展的UAV系统现状... 详细信息

随着人工智能和无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的深度融合,UAV已成为现代战争中的一把利器,各大军事强国均在竞相研发,力求在未来战争中占据制高点。概述了美国、中国、俄罗斯、英国和以色列等军事强国正在发展的UAV系统现状,总结了其最新研究进展和典型成果;在此基础上,从6个不同方面介绍了UAV系统作战所需的关键技术,并结合近年多场局部冲突中的UAV实战应用,梳理了其典型应用场景。旨在为UAV技术发展以及应用落地提供参考。

关键词：无人机系统自主决策路径规划协同控制

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联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

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国防科技大学学报 2022年第3期44卷 164-175页

作者：韩子硕王春平付强赵斌陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系河北石家庄050003

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合... 详细信息

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。

关键词：生成对抗网络快速区域卷积神经网络合成孔径雷达目标检测

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基于图像特征的红外与低照度图像融合

系统工程与电子技术 2023年第8期45卷 2395-2404页

作者：王慧赢王春平付强韩子硕张冬冬陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系河北石家庄050003 中国人民解放军32356部队青海西宁710003

针对难以独立分析红外图像和低照度图像场景中目标和背景信息的问题,提出了基于图像特征的红外与低照度图像融合算法。首先,针对性地对红外和低照度图像进行图像处理,优化各自特性。其次,采用非下采样剪切波变换对两者进行高低频分解。... 详细信息

针对难以独立分析红外图像和低照度图像场景中目标和背景信息的问题,提出了基于图像特征的红外与低照度图像融合算法。首先,针对性地对红外和低照度图像进行图像处理,优化各自特性。其次,采用非下采样剪切波变换对两者进行高低频分解。然后,采用改进的拉普拉斯加权算法融合低频图像,采用改进的脉冲耦合神经网络融合高频图像。最后,经非下采样剪切波逆变换获取融合图像。实验结果表明,所提算法可有效融合红外与低照度图像,降低了噪声对融合图像的影响,提高了融合图像的清晰度,且图像对比度适中,符合人眼视觉感知效果。

关键词：低照度图像红外图像非下采样剪切波变换脉冲耦合神经网络图像融合算法

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国内外无人机系统研究进展及应用

无线电工程 2023年

作者：韩子硕范喜全郝齐中国人民解放军32398部队

随着人工智能和无人机技术的深度融合，无人机已成为现代战争中的一把利器，各大军事强国均在竞相研发，力求在未来战争中占据制高点。本文概述了美国、中国、俄罗斯、英国、以色列等军事强国正在发展的无人机系统现状，总结了其最新研... 详细信息

随着人工智能和无人机技术的深度融合，无人机已成为现代战争中的一把利器，各大军事强国均在竞相研发，力求在未来战争中占据制高点。本文概述了美国、中国、俄罗斯、英国、以色列等军事强国正在发展的无人机系统现状，总结了其最新研究进展和典型成果；在此基础上，从6个不同方面介绍了无人机系统作战所需的关键技术，并结合近年多场局部冲突中的无人机实战应用，梳理了其典型应用场景。旨在为无人机技术发展以及应用落地提供参考。

关键词：无人机系统自主决策路径规划协同控制

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深度学习下的快速SAR图像目标检测

陆军工程大学学报 2022年第1期1卷 8-15页

作者：王春平韩子硕付强陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003

针对合成孔径雷达图像目标检测困难以及深度学习中锚框机制所引起的计算冗余和应用场景受限问题,提出了一种基于无锚框机制的中心点、尺度和旋转角度预测网络,将目标检测转化为中心点估计问题,并直接预测相应边框的宽度、高度以及旋转... 详细信息

针对合成孔径雷达图像目标检测困难以及深度学习中锚框机制所引起的计算冗余和应用场景受限问题,提出了一种基于无锚框机制的中心点、尺度和旋转角度预测网络,将目标检测转化为中心点估计问题,并直接预测相应边框的宽度、高度以及旋转角度等要素,实现多场景、多类型目标定向检测。该算法利用ResNet-101的U型结构和注意力模块提取图像的高分辨率语义特征图,在训练过程中引入GIoU损失消除旋转角度引起的附加误差,并采用“翻转+裁剪”的数据增强技术扩增训练集,提升模型检测能力。多组实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越、通用性强。

关键词：合成孔径雷达目标检测卷积神经网络无锚框机制

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基于改进FCM与MRF的SAR图像分割

系统工程与电子技术 2019年第8期41卷 1726-1734页

作者：韩子硕王春平陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难。针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)与马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)的分割... 详细信息

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难。针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)与马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)的分割算法。首先,利用自适应非局部均值滤波和基于直方图峰值点的初始聚类中心选定规则,提升快速FCM算法效率;然后分别用改进FCM算法与MRF对SAR图像进行分割,并通过构建联合隶属度矩阵自适应选择最优分割区域;最后利用形态学操作对结果进行优化。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性能,能够快速有效地分割多类SAR图像。

关键词：模糊C均值聚类马尔可夫随机场非局部均值图像分割

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

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北京理工大学学报 2021年第9期41卷 1006-1014页

作者：韩子硕王春平付强陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系河北石家庄050003

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层... 详细信息

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.

关键词：合成孔径雷达舰船检测卷积神经网络特征增强上下文信息

基于超密集特征金字塔网络的SAR图像舰船检测

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系统工程与电子技术 2020年第10期42卷 2214-2222页

作者：韩子硕王春平付强徐艳陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系河北石家庄050003 河北大学物理科学与技术学院河北保定071002

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字... 详细信息

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后,再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。

关键词：合成孔径雷达卷积神经网络超密集特征金字塔网络上下文信息

基于PCA和二维Gabor小波变换的人脸识别

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基于PCA和二维Gabor小波变换的人脸识别

作者：韩子硕西安科技大学

学位级别：硕士

近年来，随着计算机技术的迅猛发展以及人们对信息安全的愈加重视，原始的身份认证方式，已经不能满足现实社会的需要，因此生物特征识别技术应运而生。与指纹和虹膜等传统生物特征识别方式相比，人脸识别技术具有准确、隐蔽和非侵扰等... 详细信息

近年来，随着计算机技术的迅猛发展以及人们对信息安全的愈加重视，原始的身份认证方式，已经不能满足现实社会的需要，因此生物特征识别技术应运而生。与指纹和虹膜等传统生物特征识别方式相比，人脸识别技术具有准确、隐蔽和非侵扰等特性，较易被用户所接受，已在诸多领域得到了广泛的应用，并成为生物特征识别技术方面的研究热点之一。本文在总结人脸识别技术内容和方法的基础上，对主成分分析(PCA)算法和Gabor小波变换算法这两种特征提取方法进行了重点讨论，并详细阐述了这两种特征提取方法的主要思想、特点、算法流程及实现方法。在算法实现方面，文中先对原Adaboost算法进行改进，并将其应用于人脸检测当中，而后利用PCA在提取人脸全局特征和Gabor小波在表达人脸局部特征上的优势，分别用PCA方法提取人脸全局特征， Gabor小波分块提取人脸局部特征，并将两种特征相结合建立了双层分类器(全局分类器和整体分类器)，最后，将本文提出的基于PCA和二维Gabor小波变换的人脸识别方法在ORL人脸库和自建人脸库上进行仿真实验。实验结果表明，改进算法在不影响识别速度的基础上，提高了人脸的识别率，识别率可达到90%以上，具有一定的实用价值。

关键词：人脸检测人脸识别主成分分析 Gabor小波变换全局分类器整体分类器