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赵文强

作品数:2 被引量:12H指数:2
供职机构:中国人民解放军海军装备部更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学机械工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇多尺度
  • 1篇学问
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇识别方法
  • 1篇水下
  • 1篇全反射
  • 1篇网络
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络
  • 1篇光学
  • 1篇光学问题
  • 1篇成像

机构

  • 2篇中国人民解放...
  • 1篇华中光电技术...

作者

  • 2篇赵文强
  • 1篇何大华

传媒

  • 2篇光学与光电技...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
水下对空成像Snell窗口的光学问题被引量:4
2015年
Snell窗口是水下对空成像时由于光线的折射现象形成的一个特殊的水面圆形区域,对研究水下对空成像的规律具有重要作用。研究了与Snell窗口有关的三个光学成像现象,即水面等效入瞳、波面曲率的影响以及天空亮度分布,分别建立了目标的水面等效入瞳模型、水下对空成像光学系统简化模型,以及天空亮度分布模型,并给出了部分数值计算结果,对水下对空成像光学系统的设计具有借鉴意义。
赵文强何大华张瑞文
关键词:全反射
基于S4-YOLO的海上目标检测识别方法被引量:8
2020年
以海上目标的红外、可见光图像为数据源,针对海上目标尺度多样、数据源多波段信息丰富的特点,基于YOLOv3原型网络架构,根据FPN原理将4倍降采样获取的第11层底层特征图与第103层深层特征图进行融合,实现对网络尺度的扩展,并通过K-means聚类算法得到更为精细化尺度下的先验框;同时将红外、可见光图像根据目标特点按比例进行组合,形成图像源的物理层融合,进而构建混合数据集进行多波段协同模型训练。实验结果表明,S4-YOLO网络模型其识别的准确率高于YOLOv3、YOLOv3-Tiny模型,可以很好地适应海上多尺度目标的识别需求。
赵文强孙巍
关键词:卷积神经网络多尺度
共1页<1>
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