【摘 要】
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随着无人机等低空平台在侦察领域的不断扩展以及对性能要求的不断提高,各应用场景对目标检测精度和速度也提出了越来越高的要求。传统的目标成像方法难以满足图像质量需求,人
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十七研究所,中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院,安徽新华学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61379105);中国博士后科学基金项目(2016M592961);安徽省自然科学基金项目(1608085MF140)
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随着无人机等低空平台在侦察领域的不断扩展以及对性能要求的不断提高,各应用场景对目标检测精度和速度也提出了越来越高的要求。传统的目标成像方法难以满足图像质量需求,人工识别目标的方法也无法应对战场环境的快速变化。结合深度学习和偏振高光谱成像技术的发展,通过模拟偏振高光谱低空目标检测平台,提出基于Faster R-CNN的地面军事目标检测方法。采用区域建议网络模块进行模型训练,而在目标检测阶段通过对特征图进行兴趣区域池化操作得到建议特征图,最后利用建议特征图完成目标类别判定。实验选取3种典型的军事车辆缩比模型,
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