1 空军工程大学研究生院一大队, 陕西 西安 710038
2 空军工程大学航空工程学院, 陕西 西安 710038
针对Faster区域卷积神经网络目标检测算法,提出了一种自适应候选区域建议网络。在训练过程中根据当前损失反馈调节候选区域数目,使候选区域在一定范围内动态变化,进而节省开销,并记录下表现最好的候选区域数目;在测试时用记录的候选区域数目进行测试。针对Softmax函数对候选区域进行分类时需要人为选取置信度阈值带来的时间成本和小目标检测准确率下降问题,提出了一种自适应置信度阈值选取算法。实验结果表明,相比传统算法,本算法的检测速度提升了25%,平均检测精度提高了1.9个百分点。
图像处理 深度学习 目标检测 自适应区域 卷积神经网络 激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2210017
空军工程大学航空航天工程学院, 西安 710038
空战机动仪器(ACMI)是一种在空战训练中对飞行员平台操纵能力、**使用能力、战术运用能力进行训练和评估的辅助设备。以P4,P5,P5IS 空战机动仪器为代表,详细阐述了典型ACMI的结构与功能。对ACMI中的无线组网通信、精确时空定位、**建模与仿真、杀伤结果实时告知、地面显示与回放等关键技术进行了分析。最后指出了ACMI的内嵌式与虚实结合的发展趋势。
空战机动仪器 空战训练 嵌入式训练 air combat maneuvering instrumentation air combat training embedded training ACTS ACTS
1 空军工程大学 工程学院，西安 710038
2 沈阳飞机设计研究所，沈阳110035
为有效地识别红外图像中的弱小目标，在分析传统识别方法的基础上，提出了一种利用十字窗口识别红外弱小目标的新方法.该方法在待识别点上、下、左、右四个方向以目标大小选取四个参考点构造十字形识别窗口，根据待识别点与参考点之间的灰度梯度识别该像素点是否为目标像素.该方法无需预测背景，可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的识别率与较低的虚警率.实验结果表明了该算法的有效性.
十字窗口 目标识别 红外弱小目标 Cross window Target detection Infrared dim and small target
