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基于改进式YOLOv2的红外图像目标识别方法: 收藏
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引用; 《上海航天（中英文）》2023年第2期40卷 126-133页; 作者：吕弢宋敏敏洪文鹏陈璟符晓刚吉亚平桑学仪上海航天控制技术研究所上海201100 陆军装备部驻南京地区军代局驻上海地区第三军代室上海200031; 针对智能化导引头信息处理算法设计验证需求,本文对多类型目标、海陆空背景辐射特性数据进一步挖掘,提出引入深度学习算法应用于外场红外数据二次分析挖掘的方法。选择采集得到的包括车、船、无人机(UAVs)、客机等类型的红外数据,针对...; 针对智能化导引头信息处理算法设计验证需求,本文对多类型目标、海陆空背景辐射特性数据进一步挖掘,提出引入深度学习算法应用于外场红外数据二次分析挖掘的方法。选择采集得到的包括车、船、无人机(UAVs)、客机等类型的红外数据,针对红外图像与可见光图像不同的成像特性,利用改进式YOLOv2红外目标检测与分类算法,融合多级特征,增加一个重组特征图,实现对红外弱小目标智能化快速分类研究,对提取的海量视频库中的目标红外辐射特征进行分类整理。; 来源：详细信息评论

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