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[学位论文] 作者：李楚为,
来源：国防科技大学 年份：2019
目标检测识别技术一直是计算机视觉领域中的重点研究方向,在民用领域主要的应用包括自动驾驶、人脸识别、智能交通等,在军事领域主要的应用则体现在光电侦察、监视、告警和精确制导等方面。本文主要研究复杂背景下地面可移动目标的检测识别问题,重点关注坦克、......
[期刊论文] 作者：张志龙, 李爱华, 李楚为,,
来源：计算机学报 年份：2020
本文提出了一种新的基于密度峰值搜索聚类的超像素分割算法.首先在图像平面内的局部区域内估计像素的局部密度.其次为每个像素寻找一个距离最近的大密度像素并计算两个属性:...
[期刊论文] 作者：李楚为,张志龙,杨卫平,,
来源：中国图象图形学报 年份：2020
目的基于超像素分割的显著物体检测模型在很多公开数据集上表现优异,但在实际场景应用时,超像素分割的数量和大小难以自适应图像和目标大小的变化,从而使性能下降,且分割过多会耗时过大。为解决这一问题,本文提出基于布尔图和灰度稀缺性的小目标显著性检测方法......
[期刊论文] 作者：吴晗,张志龙,李楚为,李航宇,,
来源：控制理论与应用 年份：2021
深度卷积神经网络模型在很多公开的可见光目标检测数据集上表现优异,但是在红外目标检测领域,目标样本稀缺一直是制约检测识别精度的难题.针对该问题,本文提出了一种小样本红外图像的样本扩增与目标检测算法.采用基于注意力机制的生成对抗网络进行红外样本扩增,......
[会议论文] 作者：李航宇,张志龙,李楚为,吴晗,
来源：第七届高分辨率对地观测学术年会 年份：2020
目标的位姿是目标位置和姿态的统称.而目标位姿估计则是指求解目标本体坐标系相对于参考坐标系之间平移和旋转变化关系的过程.常见的位姿测量技术有GPS、惯导、视觉等.GPS易受地形屏蔽,存在信号丢失的问题.惯导系统存在误差漂移效应以及价格昂贵等缺点.基于视觉......
[会议论文] 作者：张志龙,李楚为,吴晗,李航宇,
来源：第七届高分辨率对地观测学术年会 年份：2020
深度学习已经广泛使用并在很多计算机视觉问题上取得了出色的结果.然而,深度学习依赖大量训练数据才能克服模型的过拟合问题.不幸的是,在很多领域,获取大量训练数据是一件十分困难的事情.数据扩增是针对有限训练数据问题的一个重要的数据空间解决办法,旨在增强......
[期刊论文] 作者：吴晗, 张志龙, 李楚为, 李航宇,
来源：航空兵器 年份：2022
深度卷积神经网络模型在很多计算机视觉应用中取得了非常出色的结果，如何利用深度学习技术完成复杂战场环境下的辅助制导和瞄准点定位，是我军赢得现代信息化战争的关键。针对该问题，本文提出了一种时敏目标的类型与瞄准点识别算法，用于改善对时敏目标检测的质量，并为......
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