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计科峰: 作品数：224 被引量：668H指数：14; 供职机构：国防科学技术大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金武器装备预研基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学航空宇航科学技术更多>>

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时序信息引导跨视角特征融合的多无人机多目标跟踪方法: 2025年; 多无人机多目标跟踪旨在从多架无人机同时捕获的视频中预测所有目标的轨迹和身份标识,以解决单个无人机视频受遮挡和杂乱背景等干扰时跟踪性能衰退的问题.然而,不同无人机捕获的图像视角和尺度差异通常较大,导致对齐和融合不同无人机图像特征困难.针对该问题,本文提出一种通过时序信息引导跨视角特征融合的跟踪算法——TCFNet.该算法首先设计一种目标感知的对齐网络(Object-aware Alignment Network,OAN),利用跟踪过程中的目标轨迹先验估计先前时刻不同视角无人机视频帧间的转换关系.其次,构建一种时序感知的对齐网络(Temporal-aware Alignment Network,TAN),探索前后时刻同一架无人机捕获图像的信息对不同视角图像的转换关系进行精调.最后,基于OAN和TAN估计的不同无人机图像间的转换关系,设计一个跨机特征融合网络(Cross-drone Feature Fusion Network,CFFN)对不同无人机捕获的视觉信息进行融合,解决复杂场景下模型跟踪性能衰退的问题.在MDMT数据集上的实验结果表明,所提出的TCFNet相比其他主流的跟踪方法更具竞争力,在跟踪准确率、识别F1值和多机目标关联分数上超出当前的先进算法2.23、1.67和2.15个百分点.; 伍瀚孙浩计科峰匡纲要

基于结构保持MRF模型的SAR图像去斑被引量：2: 2009年; 该文提出一种用于SAR图像贝叶斯去斑的,具有结构保持特性的马尔可夫随机场模型。该模型通过引入一组权重参数建模待处理像素与其邻域点的空间相关性,可有效描述图像中的各种局部特性。准确的参数估计是模型有效运用的关键,借鉴随机松弛算法的思想,通过引入温度变量,实现了迭代过程中权重参数的自适应估计。仿真和实际SAR图像数据的实验结果,验证了所提模型及参数估计方法的有效性。; 宋珩王世唏计科峰郁文贤; 关键词：SAR 马尔可夫随机场相干斑抑制

基于马尔可夫随机场的SAR目标切片图像分割方法被引量：14: 2004年; SAR目标切片图像分割是基于SAR图像目标识别的一个重要步骤。文中通过利用马尔可夫随机场模型 ,引入图像象素的局部结构信息 ,有效实现了SAR目标切片图像的高精度分割。通过对SAR目标切片图像进行统计分析 ,精确选择了分割算法的迭代初值 ,极大提高了算法的计算效率。和其它分割算法相比。; 高贵计科峰匡纲要; 关键词：马尔可夫随机场 SAR MSTAR 图像分割

基于Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类被引量：4: 2014年; 近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。; 袁宗泽孙浩计科峰邹焕新; 关键词：高光谱图像分类

一种极化SAR图像的超像素快速生成方法: 本发明提供一种极化SAR图像的超像素快速生成方法。技术方案包括下述步骤：第一步：初始化；设不稳定点集的元素为极化SAR图像中的所有像素点，将不稳定点集里的元素称为不稳定点，设不稳定点标签为不稳定点对应像素点的标签值；第二...; 邹焕新张月周石琳孙浩计科峰雷琳杜春; 文献传递

深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述被引量：28: 2021年; 近年来,以卷积神经网络为代表的深度识别模型取得重要突破,不断刷新光学和SAR图像场景分类、目标检测、语义分割与变化检测等多项任务性能水平。然而深度识别模型以统计学习为主要特征,依赖大规模高质量训练数据,只能提供有限的可靠性能保证。深度卷积神经网络图像识别模型很容易被视觉不可感知的微小对抗扰动欺骗,给其在医疗、安防、自动驾驶和军事等安全敏感领域的广泛部署带来巨大隐患。该文首先从信息安全角度分析了基于深度卷积神经网络的图像识别系统潜在安全风险,并重点讨论了投毒攻击和逃避攻击特性及对抗脆弱性成因;其次给出了对抗鲁棒性的基本定义,分别建立对抗学习攻击与防御敌手模型,系统总结了对抗样本攻击、主被动对抗防御、对抗鲁棒性评估技术的研究进展,并结合SAR图像目标识别对抗攻击实例分析了典型方法特性;最后结合团队研究工作,指出存在的开放性问题,为提升深度卷积神经网络图像识别模型在开放、动态、对抗环境中的鲁棒性提供参考。; 孙浩陈进雷琳计科峰匡纲要; 关键词：信息安全

SVM全极化SAR图像分类中的特征选择被引量：12: 2007年; 本文将SVM用于全极化SAR图像分类,并提出一种新的应用于SVM分类的特征选择算法。该算法以支持向量个数作为特征评估准则,利用顺序前进法加入特征。基于NASA/JPL实验室AIRSAR系统的L波段荷兰Flevoland全极化数据的与RELIEF-F算法的对比实验表明,在特征个数更少(或相当)的情况下,本文特征选择算法能在更广泛的SVM参数取值范围内获得更高的分类精度。; 吴永辉计科峰郁文贤; 关键词：极化合成孔径雷达支持向量机

合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置: 本发明涉及合成孔径雷达领域，公开了一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置，本发明通过接收SAR传感器获取的SAR原始回波数据，对所述SAR原始回波数据进行记录并生成序列数据；将所述序列数据输入至检测器进行检测以确...; 冷祥光计科峰熊博莅赵凌君唐涛雷琳张思乾孙浩

一种SAR图像目标检测方法: 本发明公开了一种SAR图像目标检测方法，涉及图像处理技术领域，其技术方案要点是：所述检测方法是通过DC‑YOLOX网络结构实现的，所述DC‑YOLOX网络结构是在YOLOX的基础上，利用空洞卷积进行改进的网络。所述DC‑...; 唐涛崔雨婷张思乾赵凌君计科峰雷琳熊博莅

一种基于自监督学习的遥感图像分类网络鲁棒性提升方法: 本发明提供了一种基于自监督学习的遥感图像分类网络鲁棒性提升方法，不仅利用了有标签数据，还充分利用遥感领域中大量存在的无标签数据，通过孪生网络挖掘图像自身的信息，有效提升模型的鲁棒性；使用孪生网络对干净样本和对抗样本同时进...; 孙浩徐延杰雷琳计科峰匡纲要