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金璐

作品数：6 被引量：48H指数：4
供职机构：中国科学院上海技术物理研究所更多>>
发文基金：国防科技技术预先研究基金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 4篇图像
  • 4篇红外
  • 3篇红外图像
  • 1篇动目标
  • 1篇多波段
  • 1篇旋转不变性
  • 1篇英文
  • 1篇元学
  • 1篇元学习
  • 1篇图像处理
  • 1篇片段
  • 1篇自动目标识别
  • 1篇网络
  • 1篇小样本
  • 1篇模式识别
  • 1篇目标识别
  • 1篇抗菌
  • 1篇抗菌活性
  • 1篇黄酮
  • 1篇活性

机构

  • 6篇中国科学院
  • 4篇中国科学院大...
  • 1篇贵州医科大学

作者

  • 6篇金璐
  • 3篇刘士建
  • 3篇王霄
  • 3篇王霄
  • 3篇李范鸣
  • 2篇李争
  • 1篇陈超
  • 1篇任海
  • 1篇汤心溢
  • 1篇潘卫东
  • 1篇高思莉
  • 1篇陈超
  • 1篇金璐

传媒

  • 2篇红外与毫米波...
  • 1篇应用化工
  • 1篇光学学报
  • 1篇光子学报
  • 1篇电光与控制

年份

  • 2篇2020
  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2016
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
空中目标多波段红外辐射特性描述与仿真分析被引量：4
2020年
针对空中目标在复杂背景下的探测需求,根据实际目标的运动特性,分析目标在飞行高度、飞行姿态角改变时的辐射特点,基于MODTRAN计算得到大气辐射和衰减数据,建立目标的三维模型、热辐射和反射模型,搭建空中目标的红外成像仿真系统.分析和仿真结果表明:在中波波段,目标尾焰的红外辐射比蒙皮强很多,在长波波段,蒙皮的红外辐射比较强,仿真图像的细节比较多,尾焰的红外辐射虽然有所减弱,红外成像效果依旧很好;相同探测条件下,由于位置越高大气越稀薄,探测器的可探测距离会变得比较远.目标红外辐射特性的分析和红外仿真系统的搭建对缩短红外探测器的研制周期和进一步确定探测器波段和系统分辨率等指标提供了参考依据.
王霄王霄金璐高思莉金璐
关键词：红外成像红外辐射特性光线投射多波段
基于稀疏表示的红外空中目标分类算法（英文）被引量：1
2019年
针对红外空中目标,提出了一种基于稀疏表示的快速分类算法.该工作的技术难点表现在训练样本较少,算法需要具有旋转不变性、较高的抗噪性和实时性.针对这些难点,首先根据红外空中面目标的梯度信息和统计特性,计算出图像主方向,然后将主方向旋转至同一参考方向.接着基于稀疏表示原理,把分类问题转化为1范数最小化问题,最后用快速收敛方法得到分类结果.实验结果表明该方法能够达到98.3%的正确率,给测试图像50%的像素叠加噪声后,分类正确率仍大于80%.
金璐李范鸣李范鸣刘士建
关键词：红外图像旋转不变性
基于联烯片段的黄酮衍生物的设计、合成及抗菌活性研究
2018年
通过有机合成的手段合成了12个新的未保护的黄酮衍生物。该类衍生物是由天然黄酮与酯基联烯进行选择性分子加成,使联烯和黄酮羟基之间形成了C(sp2)—O键得到的。利用1 H NMR,13 C NMR,NOE和MS确定了目标化合物结构。通过96孔板法测定金黄色葡萄球菌(25923)、枯草芽孢杆菌、大肠杆菌、MrSA的MIC值,其MIC值均大于128μg/mL。上述研究结果将为制备具有药用潜力的黄酮衍生物提供理论基础。
金璐金璐曾雪怡任海陈超任海
关键词：黄酮抗菌活性
自动目标识别算法发展综述被引量：10
2016年
自动目标识别算法是现阶段和未来武器系统的重要组成部分,是当代科技军事领域的研究热点。介绍了自动目标识别(ATR)算法的发展现状,对现有的ATR算法进行了归类和叙述,并简要介绍了ATR算法的性能评价方法,最后对本领域的研究现状做出总结和展望。
刘士建金璐
关键词：自动目标识别图像处理模式识别
基于生成对抗网络的单帧红外图像超分辨算法被引量：23
2018年
高分辨率红外图像的获取受到了硬件性能的限制,利用信号处理的方法实现红外图像的超分辨率重建可以有效地提高红外图像的分辨率.将基于深度学习的超分辨方法应用于红外图像,实现了单帧红外图像的超分辨率重建,获得了更好的评价结果.通过引入对抗训练的思想,以及添加基于判别网络的损失函数分量,提高了放大倍数的同时,获得更好的高频细节恢复,图像边缘锐化,避免了超分辨率红外图像过于模糊.
邵保泰汤心溢金璐李争
关键词：红外图像超分辨率重建
基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法被引量：10
2020年
针对地对空红外空中目标识别任务中数据量严重不足的问题,提出一种基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法。该方法将关系网络模型、多尺度特征融合方法及元学习训练策略相结合,首先构造多尺度特征提取模块提取输入图像的特征向量,然后将支撑样本和预测样本的特征向量输入到关系模块中,根据关系值得到预测样本的类别标签。mini-ImageNet数据集上的实验结果表明:所提模型的分类精度显著高于其他经典的小样本学习模型。Infra-aircraft dataset上的实验结果表明:所提方法在仅有个位数样本的情况下,可完成多种机型的地对空红外图像分类任务。
金璐刘士建刘士建王霄
关键词：成像系统红外图像元学习
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