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由于目标小、可区分性差,无人机对地目标跟踪较传统视频目标跟踪更容易丢失目标,提出一种基于l1图半监督协同训练的目标跟踪算法。算法首先提取样本的颜色和纹理特征构建两个充分冗余的视图,再以基于l1图的半监督学习算法取代传统协同训练中的监督学习方法构建单视图中的分类器,提高有限标记样本条件下的分类正确率,然后通过基于负类学习的协同训练算法协同更新两个视图的分类器,最后根据不同视图的相似度分布熵融合各分类器的分类结果实现目标跟踪。实验结果表明,该算法能够有效提高分类器的判别能力,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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冲淡干扰布设方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以水面舰艇对来袭导弹实施冲淡干扰为背景,分析实施冲淡干扰的基本要求、基本方法以及影响因素,提出了一种新的冲淡干扰布设方法。通过对新布设方法的仿真研究,并与传统的布设方法比较来评估其冲淡干扰效果,结果表明新方法对舰艇干扰更加有效。结论对于海军无源干扰武器系统的改进、模拟训练和作战使用具有一定的参考意义。 相似文献
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针对传感器网络中的目标跟踪问题,提出一种能量有效的动态分簇方法,通过设置簇内传感器节点数目门限,自适应地调整簇的激活半径,通过多传感器节点的协作处理提高目标跟踪精度;并对动态簇的构建、重组过程以及能量消耗进行了描述和分析。仿真结果表明,与现有算法相比,所提出的方法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。 相似文献
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