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基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取

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激光与光电子学进展 2024年第8期61卷 446-452页

作者：李纲刘科马洪超张良元佳林西安测绘研究所地理信息工程国家重点实验室陕西西安710054 武汉轻工大学电气与电子工程学院湖北武汉430048 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 湖北大学资源环境学院湖北武汉430062

建筑物轮廓线是各类应用的数据源,但散乱、不规则激光点云数据给轮廓线提取带来了难度。针对上述问题,提出一种基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取方法,首先使用迭代区域增长算法对轮廓点进行分组,根据点数最多的一组确定初始... 详细信息

建筑物轮廓线是各类应用的数据源,但散乱、不规则激光点云数据给轮廓线提取带来了难度。针对上述问题,提出一种基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取方法,首先使用迭代区域增长算法对轮廓点进行分组,根据点数最多的一组确定初始最小外包矩形。再对初始最小外包矩形进行多层级分解,使轮廓点与不同层级最小外包矩形重合,最后根据不同层级最小外包矩形生成轮廓线。使用Vaihingen城区中规则建筑物进行实验,实验结果表明:与最小面积方法与最大重叠度方法相比,所提方法能准确确定初始最小外包矩形,且提取效率得到略微提高。提取的轮廓线角点均方根误差为0.71 m,优于其他4种方法。所提方法可快速提取规则建筑物轮廓线,有利于后续三维重建。

关键词：机载激光雷达建筑物最小外包矩形多层级分解轮廓线提取

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基于深度重塑的航拍目标检测增强网络

模式识别与人工智能 2024年第7期37卷 652-662页

作者：付天怡杨本翼董红斌邓宝松哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学电子政务建模仿真国家工程实验室哈尔滨150001 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院北京100071 中国人民解放军军事科学院智能博弈与决策实验室北京100071

针对航拍图像目标检测中存在的复杂背景对检测的干扰、小目标的细节丢失及检测效率的高需求等问题,文中提出深度重塑增强网络(Depth-Reshaping Enhanced Network,DR-ENet).首先,采用空间深度重塑技术取代传统下采样方法,减少特征提取中... 详细信息

针对航拍图像目标检测中存在的复杂背景对检测的干扰、小目标的细节丢失及检测效率的高需求等问题,文中提出深度重塑增强网络(Depth-Reshaping Enhanced Network,DR-ENet).首先,采用空间深度重塑技术取代传统下采样方法,减少特征提取中的信息损失,增强对细节的捕获能力.然后,提出可变形空间金字塔池化方法,增强网络对目标形状变化的适应性和在复杂背景中目标识别的能力.同时,注意力解耦检测头增强针对各检测任务的学习效果.最后,为了同时兼顾密集小目标和复杂背景的特点,构建小型航拍数据集PORT.在3个公开航拍数据集及PORT数据集上的测试表明DR-ENet有一定的性能提升,说明其在航拍图像目标检测中的有效性和高效性.

关键词：航拍图像计算机视觉深度学习目标检测特征提取

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“智能调控电磁超材料理论与技术”专题导读

电讯技术 2024年第10期64卷 1533-1534页

作者：吴微微刘能武国防科技大学电子科学学院西安电子科技大学电子工程学院天线与微波技术重点实验室

当今世界,宽带、多频带和捷变频雷达系统,卫星通信与导航系统,以及第五代移动通信系统(5G)等无线电系统高速发展,对它们的设计也提出了更多更高的要求,例如减小雷达系统的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)、增强其抗干扰能力。

关键词：雷达散射截面无线电系统捷变频雷达雷达系统第五代移动通信系统多频带卫星通信与导航智能调控

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面向遥感图像目标感知的群目标检测框架

遥感学报 2024年第7期28卷 1802-1811页

作者：张鸿伟金磊邹学超方宇强尹璐赵健兴军亮北京邮电大学电子工程学院北京100876 青海大学计算机技术与应用学院西宁810016 航天工程大学研究生院北京101416 北京遥感信息研究所北京100192 北方电子设备研究所北京100071 清华大学计算机学院北京100084

光学遥感是航天侦察和地质勘测中的常用技术,拍摄得到的可见光图像能够提供非常丰富的信息,在目标监视、态势预判等方面都具有重要应用。近年来以轮船、飞机等物体检测为代表的光学遥感图像目标感知取得了显著进展,但对于目标尺度变化大... 详细信息

光学遥感是航天侦察和地质勘测中的常用技术,拍摄得到的可见光图像能够提供非常丰富的信息,在目标监视、态势预判等方面都具有重要应用。近年来以轮船、飞机等物体检测为代表的光学遥感图像目标感知取得了显著进展,但对于目标尺度变化大,目标数量多而小的遥感图像目标感知场景中还存在巨大技术挑战,也就是在当前的光学遥感图像目标感知场景存在很多目标小并且多目标集中的情况,容易导致误检和漏检。为了解决现有遥感图像目标检测算法不同目标独立检测的内在低效性,本文提出了一种新的检测框架,即群目标检测,以期通过检测群目标的状态信息来缓解单一目标感知信息不足、可靠性差等问题,进而得到更为可靠的多目标检测结果。本文首先对群目标的概念进行定义,然后基于该定义提出了一种群目标自动化标注方案,在公开数据集上对原有标签进行分析,无需任何手动标注,就能得到含有群目标标注的注释信息。基于群目标自动化标注,本文提出了群目标检测算法,即在检测群目标的同时,利用群目标的空间约束提升单一目标检测结果。实验证明,与近年来的遥感图像检测算法相比,本文提出的群目标检测在最热门的大型遥感目标检测数据集DOTA上验证时,性能最佳。

关键词：遥感图像目标检测边界框群目标自动化标注 DOTA 目标感知多目标

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模电教学中融入自然科学研究方法的探讨

电气电子教学学报 2024年第2期46卷 138-141页

作者：柴金华薛志强杨雪梅黄峣陆军炮兵防空兵学院信息工程系电子工程教研室合肥230031

对在“模拟电子技术基础”课程中融入自然科学研究方法的时机和内容等方面进行了探讨。一方面涉及模拟电子线路的主要内容,包括PN结、晶体三极管、基本放大电路、集成运算放大电路和负反馈放大电路等,另一方面涉及自然科学研究方法的部... 详细信息

对在“模拟电子技术基础”课程中融入自然科学研究方法的时机和内容等方面进行了探讨。一方面涉及模拟电子线路的主要内容,包括PN结、晶体三极管、基本放大电路、集成运算放大电路和负反馈放大电路等,另一方面涉及自然科学研究方法的部分内容,包括科学假说、数学方法、分析方法、理想化模型和灵感等。教学实践表明,这种融入式教学有利于科学思维的训练和创新能力的培养。

关键词：模拟电子技术自然科学研究方法课程思政

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分布式相参雷达自适应和差波束测角方法

系统工程与电子技术 2024年

作者：龙锦荣吴建新梁毅中山大学电子与通信工程学院西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

分布式相参雷达在抗干扰和目标探测性能方面具有明显优势。但分布式构型带来的栅瓣问题给目标到达角(Direction of Arrival， DOA)估计带来很大的困难。在均匀分布式相参阵列的基础上，本文拓展和差波束形成方法(Sum and Difference Bea... 详细信息

分布式相参雷达在抗干扰和目标探测性能方面具有明显优势。但分布式构型带来的栅瓣问题给目标到达角(Direction of Arrival， DOA)估计带来很大的困难。在均匀分布式相参阵列的基础上，本文拓展和差波束形成方法(Sum and Difference Beamforming， SDB)至分布式阵列的栅瓣区域，并采用双指向法分析了鉴角曲线(Angular Response Curve， ARC)特性，提出了一种基于多载频自适应和差波束形成(Multi-Frequency Adaptive Sum and Difference Beamforming， MF-ASDB)的解模糊测角方法。该方法在不同频点下利用密集栅瓣辅助扫描检测，作自适应和差测角获取模糊主值后，将其拓展得到包含目标真实角度的角度模糊值；根据频率与栅瓣周期之间的角度偏移关系，使用最小二乘方法实现DOA解模糊。仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词：到达角估计分布式相参雷达自适应和差波束形成多频解模糊鉴角曲线

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基于多层卷积融合的红外小目标检测算法

激光与光电子学进展 2024年

作者：张鹏石丽芬陈子阳蒲继雄华侨大学信息科学与工程学院福建省光传输与变换重点实验室中国人民解放军武装警察部队警官学院

红外小目标检测技术在多个关键领域，如自主导航、安防监控中具有重要的应用价值。该技术能够识别在低光或遮挡环境中肉眼难以察觉的小目标，对于识别潜在威胁和提高遥感探测能力具有显著意义。然而，由于红外图像中小目标占据像素少且... 详细信息

红外小目标检测技术在多个关键领域，如自主导航、安防监控中具有重要的应用价值。该技术能够识别在低光或遮挡环境中肉眼难以察觉的小目标，对于识别潜在威胁和提高遥感探测能力具有显著意义。然而，由于红外图像中小目标占据像素少且缺乏形状和纹理信息，使得精确检测红外小目标面临巨大挑战。为了克服这些难点，本文提出了多层卷积融合模块与多感受野融合模块相结合的深度学习模型，旨在通过多层级的特征提取和不同感受野的特征融合，有效表征小目标。实验部分，我们使用实验室拍摄的红外图像作为测试集。实验结果表明，所提出的模型在多个评价指标上表现优异，像素级的交并比达到0.814，同时样本级的交并比达到0.845，验证了模型在小目标检测任务中的高准确性和可靠性。为了评估不同模块对模型性能的影响，本文进行了消融实验，结果进一步证实了多层卷积融合模块和多感受野融合模块对提升模型性能的重要性。

关键词：红外小目标检测多层卷积融合模块多感受野融合模块消融实验

基于多层卷积融合的红外小目标检测算法（特邀）

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激光与光电子学进展 2024年第16期 204-213页

作者：张鹏石丽芬陈子阳蒲继雄华侨大学信息科学与工程学院福建省光传输与变换重点实验室中国人民解放军武装警察部队警官学院

红外小目标检测技术在多个关键领域，如自主导航、安防监控中具有重要的应用价值。该技术能够识别低光或遮挡环境中肉眼难以察觉的小目标，对于识别潜在威胁和提高遥感探测能力具有显著意义。然而，由于红外图像中小目标占据像素少且缺... 详细信息

红外小目标检测技术在多个关键领域，如自主导航、安防监控中具有重要的应用价值。该技术能够识别低光或遮挡环境中肉眼难以察觉的小目标，对于识别潜在威胁和提高遥感探测能力具有显著意义。然而，由于红外图像中小目标占据像素少且缺乏形状和纹理信息，精确检测红外小目标面临巨大挑战。为了克服这些难点，提出一种多层卷积融合模块与多感受野融合模块相结合的深度学习模型，旨在通过多层级的特征提取和不同感受野的特征融合，有效表征小目标。使用实验室拍摄的红外图像作为测试集。实验结果表明，所提模型在多个评价指标上表现优异，像素级的交并比达到0.814，同时样本级的交并比达到0.845，验证了模型在小目标检测任务中的高准确性和可靠性。为了评估不同模块对模型性能的影响，进行了消融实验，结果进一步证实了多层卷积融合模块和多感受野融合模块对提升模型性能的重要性。

关键词：红外小目标检测多层卷积融合模块多感受野融合模块消融实验

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多功能相控阵雷达行为辨识综述

电讯技术 2024年第4期64卷 643-654页

作者：付雨欣黄洁王建涛党同心李一鸣孙震宇信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001 中国人民解放军63896部队河南洛阳471000

多功能相控阵雷达是指具备相位控制阵列,能同时实现搜索、跟踪、制导等多种功能的雷达。随着雷达对抗的不断升级以及各国对于电子战的日益重视,作为获取多功能相控阵雷达信息的重要手段,其行为辨识技术的研究得到了进一步发展。结合目... 详细信息

多功能相控阵雷达是指具备相位控制阵列,能同时实现搜索、跟踪、制导等多种功能的雷达。随着雷达对抗的不断升级以及各国对于电子战的日益重视,作为获取多功能相控阵雷达信息的重要手段,其行为辨识技术的研究得到了进一步发展。结合目前多功能相控阵雷达行为辨识的背景与意义,对已有的不同多功能相控阵雷达信号模型进行梳理,对高密度、大噪声信号环境下的波形单元提取算法和基于深度学习的工作模式识别算法进行识别性能、适用场景等方面的系统性对比,并归纳了不同仿真数据集的实际应用情况,最后总结了该技术存在的问题并提出了未来展望。

关键词：多功能相控阵雷达(MPAR) 行为辨识工作模式识别信号建模波形单元提取深度学习