公开(公告)号：CN112580554B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202011559267.6

申请日：2020-12-25

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 李超 ,  王超 ,  刘锦帆 ,  胡利平 ,  李胜 ,  李焕敏 ,  朱超颖 ,  张文林

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原始图像训练集；扩充图像样本，将得到的扩充后的含噪声图像训练集输入到卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成后的卷积神经网络模型用于目标图像分类识别；通过多源噪声扩充方法，以削弱噪声特征对网络性能的影响，有助于提升目标的识别准确率。(56)对比文件王亚东.基于复数全卷积神经网络的SAR自动目标识别《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,(第（2019）12期),I136-286.张笑等.基于卷积神经网络的SAR图像目标识别算法研究《.电子测量技术》.2018,第41卷(第14期),第92-96页.方宏俊等.用于电视系统的视频噪声检测的优化算法设计《.视频应用与工程》.2015,第39卷(第14期),第89-93页.

公开(公告)号：CN115730216A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211515029.4

申请日：2022-11-29

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 李超 ,  胡利平 ,  刘锦帆 ,  李胜 ,  朱超颖 ,  张文林 ,  王超

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及RCS数据生成技术领域，特别涉及一种目标RCS数据的生成方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取待测目标的RCS序列；其中，RCS序列为待测目标在目标方位区间内按照方位顺序依次测得的连续RCS数据；将RCS序列输入至预先训练好的预测模型中，以得到在目标方位区间后续的每一个方位下目标的RCS预测数据。本方案可以根据部分连续方位的RCS序列，快速预测生成较为准确的后续连续方位的预测数据。