【摘 要】
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为提高远距离、大倾角条件下环形靶标的识别率与定位精度,提出了一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法.通过真实图像与合成图像的混合数据集来构建多角度、多距离的图像空间集合,采用像素损失与感知损失来改进图像超分辨率模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,丰富靶标轮廓的图像细节,利用已训练好的图像超分模型重建图像,最后使用传统的检测算法识别与定位环形靶标.实验结果表明,环形靶标识别率可提高40％,靶标定位精度可提高8.47％.
【机 构】
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南京航空航天大学机电学院,南京,211106;中航西安飞机工业集团股份有限公司制造工程部,西安,710089
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为提高远距离、大倾角条件下环形靶标的识别率与定位精度,提出了一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法.通过真实图像与合成图像的混合数据集来构建多角度、多距离的图像空间集合,采用像素损失与感知损失来改进图像超分辨率模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,丰富靶标轮廓的图像细节,利用已训练好的图像超分模型重建图像,最后使用传统的检测算法识别与定位环形靶标.实验结果表明,环形靶标识别率可提高40％,靶标定位精度可提高8.47％.
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