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基于卷积神经网络的目标属性识别方法研究

基于卷积神经网络的目标属性识别方法研究

作者：贾俊杰沈阳理工大学

学位级别：硕士

目标属性识别是计算机视觉的关键问题之一,其技术可应用在智慧城市交通领域。车辆数量的爆炸式增长给城市交通带来巨大压力,而智慧城市交通系统可有效缓解交通压力。精确的目标属性识别可提高智慧城市交通系统的车辆控制、交通监控以及... 详细信息

目标属性识别是计算机视觉的关键问题之一,其技术可应用在智慧城市交通领域。车辆数量的爆炸式增长给城市交通带来巨大压力,而智慧城市交通系统可有效缓解交通压力。精确的目标属性识别可提高智慧城市交通系统的车辆控制、交通监控以及车辆管理等性能。随着大数据与人工智能技术的高速发展,深度学习已广泛应用于目标属性识别任务。不同于传统的模式识别方法,基于深度学习的卷积神经网络可自动提取图像特征,显著提升了目标属性识别的准确率。因此,采用卷积神经网络进行目标属性识别具有重要的应用价值。本文将目标属性识别分为目标定位和目标分类两个耦合的子问题。针对正常目标,基于在线难负样本挖掘策略建立目标检测算法与卷积神经网络相结合的级联模型。针对小尺寸目标,采用网络结构压缩和多层级特征图融合方法对级联模型的网络结构进行改进。针对难检测目标,引入图像增强算法对级联模型进行改进。主要从下列四个方面进行研究:(1)针对目标属性识别问题,基于目标检测算法,建立Faster R-CNN与CNN相结合的目标定位与识别级联模型(CS-CNN),以此降低背景信息对识别模型的干扰。实验结果表明,与CNN、Fast R-CNN以及Faster R-CNN相比,CS-CNN模型准确率分别提高了 22.91%、22.01%和6.33%。(2)针对正常目标属性识别问题,基于两阶段改进策略建立目标定位识别级联模型。在CS-CNN定位部分,为弥补Faster R-CNN存在正负样本不均衡的缺陷,设计基于在线难负样本挖掘策略改进的Faster R-CNN进行目标定位。在CS-CNN分类部分,引入PReLU和Focal Loss对激活函数和损失函数进行改进,提高属性识别的准确率。实验结果表明,与原始的CS-CNN、只对激活函数改进的CS-CNN以及只对损失函数改进的CS-CNN相比,同时对激活函数和损失函数改进的CS-CNN模型准确率分别提高了 6.82%、4.59%和2.07%。(3)针对小尺寸目标属性识别问题,采用网络结构压缩和多层级特征图融合方法对CS-CNN的网络结构进行改进,提高CS-CNN对小尺寸目标识别的准确率。实验结果表明,与CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN以及原始的CS-CNN相比,采用网络结构改进的CS-CNN模型准确率分别提高了 32.25%、23.44%、19.29%以及 17.21%。(4)针对难检测目标属性识别问题,分析模糊图像中难检测目标的特征,引入全局直方图均衡和暗通道去雾算法对模糊图像进行增强处理,将增强后的图像送入改进后的级联模型CS-CNN进行属性识别。实验结果表明,与原始的CS-CNN、只采用全局直方图均衡算法改进的CS-CNN以及只采用暗通道去雾算法改进的CS-CNN相比,同时采用两种图像增强算法改进的CS-CNN模型准确率分别提高了 28.71%、6.15%和 4.35%。

关键词：目标属性识别卷积神经网络级联模型特征融合图像增强

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神经网络在目标属性识别中的应用研究

现代防御技术 2001年第2期29卷 50-52,55页

作者：周林娄寿春赵杰空军工程大学导弹学院陕西三原713800

首先介绍了目标属性识别的方法 ,并对多属性决策模型 (MultipleAttributeDecisionMod el ,MADM)目标属性识别模型进行了分析 ,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型 ,其能有效地解决目标属性识别问题。

关键词：神经网络目标属性识别多属性决策模型防空指挥控制通信情报系统

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基于模糊综合评判的目标属性识别模型研究

计算机仿真 2004年第1期21卷 35-37页

作者：靳娜娄寿春空军工程大学导弹学院陕西三原713800

首先介绍了目标属性识别的方法及模糊综合评判原理 ,在分析影响目标属性识别因素的基础上 ,提出了目标属性识别的多级模糊综合评判模型 ,从而能有效地解决目标属性识别问题。

关键词：模糊综合评判目标属性识别模糊变换最大隶属度因素重要性

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空袭目标属性综合识别的灰色评判模型

空军工程大学学报（自然科学版） 2003年第5期4卷 87-91页

作者：刘静魏瑞轩韩崇昭王献锋空军工程大学工程学院陕西西安710038 西安交通大学陕西西安710049 空军工程大学导弹学院陕西三原713800

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联分析的概念。通过对影响目标属性识别的各种因素的分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联分析及多目标优化方法建立了目标属性综合识别模型,从而利用数量化理论有... 详细信息

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联分析的概念。通过对影响目标属性识别的各种因素的分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联分析及多目标优化方法建立了目标属性综合识别模型,从而利用数量化理论有效地解决了目标属性识别这一复杂而困难的问题,为防空作战C3I系统指挥自动化提供了一种辅助决策方法。

关键词：目标属性识别灰色关联分析关联度

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基于AHP的目标识别模糊评判模型研究

弹箭与制导学报 2003年第S2期23卷 221-223页

作者：靳娜娄寿春空军工程大学导弹学院陕西三原713800

首先介绍了目标属性识别的方法及模糊综合评判原理,在分析影响目标属性识别因素的基础上,采用AHP 法确定属性权重集,再通过模糊数学的方法建立了目标属性识别的多级模糊综合评判模型。该模型兼具两种方法的优点,且简便易行,可尝试解决... 详细信息

首先介绍了目标属性识别的方法及模糊综合评判原理,在分析影响目标属性识别因素的基础上,采用AHP 法确定属性权重集,再通过模糊数学的方法建立了目标属性识别的多级模糊综合评判模型。该模型兼具两种方法的优点,且简便易行,可尝试解决防空作战中目标属性识别问题。

关键词：模糊综合评价法目标属性识别模糊算法层次分析法

一种面向多域作战指挥控制系统的信息融合系统设计

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飞机设计 2022年第4期42卷 1-8页

作者：施岩赵英策王光耀沈阳飞机设计研究所辽宁沈阳110035

针对信息化战争条件下多源异构传感器的复杂目标识别与跟踪问题,基于开放架构思想设计了该系统的功能逻辑与部署方式,在融合算法上基于最小化Cauchy-Schwarz散度的分布式融合算法和改进的D-S推理算法,实现了目标的点迹与属性融合。多个... 详细信息

针对信息化战争条件下多源异构传感器的复杂目标识别与跟踪问题,基于开放架构思想设计了该系统的功能逻辑与部署方式,在融合算法上基于最小化Cauchy-Schwarz散度的分布式融合算法和改进的D-S推理算法,实现了目标的点迹与属性融合。多个指标维度下的仿真评估结果表明,该系统的设计方案实现了预期功能,能够满足多域作战指挥控制系统的要求,相关方法可为相关领域研究人员提供参考。

关键词：信息融合目标跟踪目标属性识别开放架构

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福建宁德无管局研究成果获国家实用新型专利

中国无线电 2013年第8期 76-76页

作者：陈锦梅

2013年7月3日，福建省宁德市无线电管理局“创先争优”课题成果“海上无线电管理与监测装置”获得国家知识产权局颁发的实用新型专利。宁德无管局组织开展的“海上无线电管理与监测装置”克服了现有无线电监测设备技术的不足，首次将无... 详细信息

2013年7月3日，福建省宁德市无线电管理局“创先争优”课题成果“海上无线电管理与监测装置”获得国家知识产权局颁发的实用新型专利。宁德无管局组织开展的“海上无线电管理与监测装置”克服了现有无线电监测设备技术的不足，首次将无线电监测测向系统与船舶AIS系统进行综合集成，基本解决了海上无线电监测目标属性识别的难题，能准确定位船舶，并实现船舶呼叫定位及轨迹跟踪。

关键词：实用新型专利宁德市福建省研究成果无线电管理局无线电监测国家知识产权局目标属性识别