基于可射击概率约束的防空作战火力优化分配

针对防空作战火力优化分配中未考虑可射击概率影响防空作战效能的问题,提出一种基于可射击概率约束的火力分配模型.该模型综合考虑可射击概率、空袭强度、火力单元转火时间等多种因素,能够在保证满足可射击概率和联合毁伤概率阈值前提下,优先使用反应快的火力单元拦截飞临时间短的目标,并尽量减少火力资源消耗,为防空系统提供持续作战能力....     

基于SRU的时域金字塔构建方法

现有基于时域金字塔的特征提取方法不能学习视频帧和视频段各自之间的时间依赖性信息以及未充分利用视频时域的分层结构信息,造成视频分类特征提取不充分。为此,提出一种基于SRU的多层次多粒度时空域深度特征提取方法。利用卷积神经网络提取视频的低、中、高3个层次的帧特征,构建时域金字塔,同时采用级联SRU学习视频时间依赖性和时域的分层结构特征,通过聚合3个层次的时域金字塔得到视频的多层次多粒度全局特征。在数据集UCF101和HMDB51上的实验结果表明,与DTPP方法、TLE方法相比,该方法提取的特征具有较好的表征能力和鲁棒性。     

基于时空域深度特征两级编码融合的视频分类

针对已有深度特征用于视频分类精度较低的不足,提出了一种新的基于视频时空域深度特征两级编码融合的视频分类方法。首先基于两个深度卷积神经网络模型分别提取视频帧的深度空域信息和深度时域信息;然后依次采用Fisher向量和局部聚合对上述时空域的深度信息进行两级级联编码,实现对视频的高效表征;最后,基于两级编码后的时空域联合深度特征,利用支持向量机进行分类。在UCF101上的实验结果表明,和已有方法相比,该文算法具有更好的分类精度。     

一种基于深度度量学习的视频分类方法

针对视频分类中普遍面临的类内离散度和类间相似性较大而制约分类性能的问题,该文提出一种基于深度度量学习的视频分类方法。该方法设计了一种深度网络,网络包含特征学习、基于深度度量学习的相似性度量,以及分类3个部分。其中相似性度量的工作原理为:首先,计算特征间的欧式距离作为样本之间的语义距离;其次,设计一个间隔分配函数,根据语义距离动态分配语义间隔;最后,根据样本语义间隔计算误差并反向传播,使网络能够学习到样本间语义距离的差异,自动聚焦于难分样本,以充分学习难分样本的特征。该网络在训练过程中采用多任务学习的方法,同时学习相似性度量和分类任务,以达到整体最优。在UCF101和HMDB51上的实验结果表明,与已有方法相比,提出的方法能有效提高视频分类精度。