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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。 相似文献
3.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
4.
5.
电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物,常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此,提出了一种相对角度估计方法,基于常规电力线目标检测与识别算法,并结合电力线相对角度估计,从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法,提出的相对角度估计方法容易训练易收敛,计算量小,适用于实时性要求较高的应用场合。 相似文献
6.
诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹,难以被发现,因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上,设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构,并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中,将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合,提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法,融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息,构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明,开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题,同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。 相似文献
7.
8.
为进一步提高城市生态监测的精确度,在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念,充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用,并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明,MW-RSEI模型和生态遥感监测模型(Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响,其较差生态区域的占比仅为6%,生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续,并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用,可为相关部门提供一定的技术参考。 相似文献
9.
提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测。首先,对原SSD架构进行四个方面的修改。第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架构尺寸缩减三分之一。第二,重新设计了输出检测器,实现了目标检测与分类、目标定位与高宽比回归多任务的融合。第三,网络直接回归高宽比,比传统的从关键点离线计算高宽比的方法鲁棒性要高。第四,省去了非最大抑制层(NMS)中的重叠度(IOU)计算和阈值设定,使得单目标检测速度提高了40%。另外,在数据集YawDD上验证了所提出方法的有效性,眨眼与打哈欠的测全率为95.1%与100.0%,在单卡2080Ti上实现了41fps的高检测速度。 相似文献
10.
大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。 相似文献