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一种稀疏最小二乘支持向量分类机

模式识别与人工智能 2007年第5期20卷 681-687页

作者：刘小茂孔波高俊斌张钧华中科技大学数学系武汉430074 School of Information Technology Charles Sturt UniversityBathurstNSW 2795Australia 华中科技大学多谱信息处理技术重点实验室武汉430074

一般的支持向量分类机需要求解二次规划问题,最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组,但其缺乏稀疏性.为了改进最小二乘支持向量分类机,本文结合中心距离比值及增量学习的思想提出一种基于预选、筛选支持向量的稀疏最小二乘支持向量... 详细信息

一般的支持向量分类机需要求解二次规划问题,最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组,但其缺乏稀疏性.为了改进最小二乘支持向量分类机,本文结合中心距离比值及增量学习的思想提出一种基于预选、筛选支持向量的稀疏最小二乘支持向量机.该方法既能弥补最小二乘向量机的稀疏性,减少计算机的存储量和计算量,加快最小二乘支持向量机的训练速度和决策速度,又能对非均衡训练数据造成的分类面的偏移进行纠正,还不影响最小二乘支持向量机的分类能力.3组实验结果也证实了这一点.

关键词：最小二乘支持向量机(LS—SVM) 稀疏性中心距离比值边界向量

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高分辨率遥感图像中油库的检测识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2011年第S2期39卷 110-112页

作者：王岳环宋云峰陈君灵华中科技大学图像识别与人工智能研究所 430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室湖北武汉430074

针对遥感图像中油库检测识别效率低、难度大的问题,提出了一种分布式的目标检测识别方法.首先利用多阈值Otsu方法分割出目标,然后利用油罐的类圆形特征和分布式目标的空间分布规律对油库进行检测识别,最后通过油库场景分布的先验知识,... 详细信息

针对遥感图像中油库检测识别效率低、难度大的问题,提出了一种分布式的目标检测识别方法.首先利用多阈值Otsu方法分割出目标,然后利用油罐的类圆形特征和分布式目标的空间分布规律对油库进行检测识别,最后通过油库场景分布的先验知识,提高检测识别效率、降低虚警率.实验表明本文方法可以有效实现对遥感图像中油库的检测识别.

关键词：图像识别遥感图像分布式目标油库检测

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基于滑模方法与跟踪微分器的时间约束制导律

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第10期48卷 1-6页

作者：王永骥安炳合刘磊王博华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室湖北武汉430074

针对具有攻击时间约束的导弹末制导问题,设计了一种基于滑模方法与新型跟踪微分器的制导律.首先,给出了导弹-目标相对运动模型,在此基础上根据已飞行时间加剩余飞行时间等于期望攻击时间的思想选取滑模变量,滑模变量收敛后,可以满足攻... 详细信息

针对具有攻击时间约束的导弹末制导问题,设计了一种基于滑模方法与新型跟踪微分器的制导律.首先,给出了导弹-目标相对运动模型,在此基础上根据已飞行时间加剩余飞行时间等于期望攻击时间的思想选取滑模变量,滑模变量收敛后,可以满足攻击时间约束;然后,设计滑模制导律保证滑模变量的收敛性,并对制导律的奇异性进行了分析;为了获得视线角速率,提出了一种基于反双曲正弦函数的新型跟踪微分器;最后,在数值仿真中使用该制导律对导弹进行控制.仿真结果证明该制导律能够使制导过程满足攻击时间的要求.

关键词：制导律攻击时间约束剩余飞行时间滑模方法新型跟踪微分器

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一种FPGA实现的红外小目标检测算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第1期48卷 20-25页

作者：王岳环张清顺华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

针对环形去最大中值滤波和帧间轨迹关联红外小目标检测算法流程与现场可编程门阵列(FPGA)并行不兼容的问题,对原有算法进行了并行化改进.主要从简化阈值计算、采用上一帧统计值进行自适应阈值分割和多帧检测循环三个方面进行了优化.在... 详细信息

针对环形去最大中值滤波和帧间轨迹关联红外小目标检测算法流程与现场可编程门阵列(FPGA)并行不兼容的问题,对原有算法进行了并行化改进.主要从简化阈值计算、采用上一帧统计值进行自适应阈值分割和多帧检测循环三个方面进行了优化.在对检测性能影响较小的前提下,通过对算法结构进行优化,消除了算法中全局计算依赖,使其更适于FPGA进行算法实现.以FPGA实现优化后算法时,在80 MHz工作时钟下,处理2 800×2 800像素图像能够达到10帧/s的速度,满足大部分实时红外探测系统的要求.

关键词：红外图像目标检测现场可编程门阵列(FPGA) 实时红外探测系统

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跨模态域自适应SAR图像舰船检测与识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第11期50卷 107-113页

作者：宋玉成李景润田甜田金文华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题,提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法.首先,针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题,设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题,提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法.首先,针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题,设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背景抑制来改进兴趣区域变换网络(RoITransformer)的特征表达能力;然后,针对SAR数据属性标签标注困难及样本缺乏的问题,设计了域适应模块在全局和实例级别实现对齐特征,将属性知识从光学数据跨模态迁移到SAR数据上.自建了近岸区域高分辨率SAR舰船数据集(HRSSRD),结果表明:所提方法在HRSSRD上实现了88.5%的检测精度,在舰船检测和军民识别任务上具有良好的性能.

关键词：舰船检测军民舰船识别合成孔径雷达(SAR)图像迁移学习域自适应

基于FPGA的Skynet网络结构优化及高时效实现

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电子学报 2023年第2期51卷 314-323页

作者：唐维伟钟胜卢金仪颜露新谭富中邹旭徐文辉华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skyne... 详细信息

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skynet进行结构优化,并基于高效的层内并行流水的加速架构,在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上对其进行实时实现.该方法对Skynet进行剪枝,合并其卷积层与归一化层,利用(Kullback-Leibler,KL)相对熵及极大值量化方法对权重及特征图进行8 bit定点量化,同时将偏置参数及缩放系数定点化,并合并激活操作与饱和截断操作,在减少存储量和计算量的同时,加快前向推理速度.此外,以滑窗操作为基础,采用通道及像素并行计算,设计深度可分离卷积的流水策略,将串行的前向推理结构优化为并行流水的结构,极大减少了前向推理的时间.实验表明,在UA-DETRAC数据集上,本文实现的系统识别精度为0.752,在160×160的图像分辨率上,速度达到115FPS,与CPU相比,提速11倍,达到了GPU的75%,功耗分别为CPU的10.6%,GPU的7.43%,而且,与同类基于FPGA的CNN加速工作相比,本文方法在速度和能效比上均表现最优.

关键词：目标检测网络定点量化现场可编程门阵列流水计算 skynet

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低分辨率SAR图像舰船目标检测

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第2期36卷 78-81页

作者：杨卫东张天序宋成军华中科技大学图像识别及人工智能研究所湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国防科技重点实验室湖北武汉430074

针对低分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标受背景及杂波影响难以检测的问题,通过构建一种基于生物视觉侧抑制理论的背景抑制网络模型,有效地抑制了背景杂波.采用基于RE-NYI熵的分割方法提取舰船目标兴趣区域... 详细信息

针对低分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标受背景及杂波影响难以检测的问题,通过构建一种基于生物视觉侧抑制理论的背景抑制网络模型,有效地抑制了背景杂波.采用基于RE-NYI熵的分割方法提取舰船目标兴趣区域,以低分辨率SAR图像中舰船目标的成像特点为先验知识,结合同质性检验,滤除了兴趣区域中的虚假目标,降低了虚警率.实验结果表明:所提出的算法能够有效地抑制强海杂波背景,突出目标,既能用于检测SAR图像中带尾迹特征的舰船等运动目标,也可用于检测无尾迹特征的舰船目标.

关键词：图像目标检测合成孔径雷达侧抑制 Renyi熵同质性检验

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红外前视对一类特殊建筑目标识别技术研究

宇航学报 2010年第4期31卷 1190-1194页

作者：明德烈田金文华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家级重点实验室武汉430074

针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物,尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下,通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上,针对红外/可见光多模图像匹配的特点,对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度... 详细信息

针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物,尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下,通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上,针对红外/可见光多模图像匹配的特点,对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度计算方法进行了研究。提出了基于梯度矢量相关系数的计算方法,将梯度信息作为红外/可见光多模图像的共性特征,匹配方案中不仅利用了图像点的梯度值,还充分考虑了该点的梯度方向信息。大量试验结果表明,该方法在识别性能上优于传统的灰度或轮廓匹配算法,匹配性能有较大的提高。

关键词：红外冷凝塔自动目标识别模板匹配相似性测度

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一种图斑特征引导的感知分组视觉注意模型

航空学报 2010年第11期31卷 2266-2274页

作者：肖洁蔡超丁明跃华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

结合自顶向下和自底向上的信息处理策略,提出了一种新的视觉注意模型,该模型利用图斑特征信息引导感知分组过程,使注意力关注于任务相关区域。通过引入多尺度图斑,关联图斑和底层特征,新模型利用图斑特征建立先验信息的知识表达形式。... 详细信息

结合自顶向下和自底向上的信息处理策略,提出了一种新的视觉注意模型,该模型利用图斑特征信息引导感知分组过程,使注意力关注于任务相关区域。通过引入多尺度图斑,关联图斑和底层特征,新模型利用图斑特征建立先验信息的知识表达形式。对于给定新的场景,新模型能够使用先验信息,提高和目标对象相关特征的显著性。通过视觉预注意阶段计算得到的中间数据,提取图斑特征向量作为引导,不断迭代积累对象,合并区域表征对象,由表征简单对象开始,进而表征复杂对象,迅速有效地引导视觉注意力关注任务相关区域。实验比较了新模型、显著区域提取模型及波谱残留模型,证明了所提模型的优越性。

关键词：图像处理视觉遥感特征提取对象积累