自然科学总论
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125千字
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2022-12-01
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主编推荐语
复杂场景下小目标检测研究：分布修正、数据增强、及环境因素。
内容简介
现有的目标检测识别技术在理想环境（背景单一、目标分辨率高等）中已经取得了显著的效果，但在更为普适开放的环境下往往无法正常工作。复杂场景下小目标的检测和识别研究面临环境的复杂性、目标特性的复杂性和数据的不完备性三个层面的挑战。
本文解决该问题的基本思路是在源域知识的指导下，修正目标域样本在特征空间的联合概率分布，从而提高样本目标域特征的可分性。本文针对分布不一致的问题，从上下文信息、信息补偿以及数据增强这三个层面展开研究。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 前言
- 第一部分 复杂场景下的小目标检测与识别方法研究
- 第1章 绪论
- 1.1 研究背景及意义
- 1.2 研究内容和创新点
- 第2章 复杂场景下小目标检测与识别的相关技术
- 2.1 传统场景下常规目标检测与识别
- 2.2 复杂场景下小目标检测与识别
- 第3章 上下文信息指导的复杂场景下小目标检测
- 3.1 小目标特征淹没
- 3.2 小目标检测算法的原理分析
- 3.3 上下文信息指导的复杂场景下小目标检测方法
- 3.4 实验结果与分析
- 第4章 信息补偿机制的复杂场景下小目标识别
- 4.1 问题引出
- 4.2 信息补偿机制下的小目标识别算法原理分析
- 4.3 基于表示学习生成对抗网络的小目标识别算法
- 4.4 实验结果与分析
- 第5章 样本方向指导的数据增强
- 5.1 问题概述
- 5.2 基于属性指导的数据增强方法分析
- 5.3 样本方向指导的数据增强方法
- 5.4 实验结果与分析
- 第6章 基于区域推荐和PHOG的飞机快速检测
- 6.1 问题概述
- 6.2 区域推荐和特征提取原理分析
- 6.3 基于区域推荐和PHOG的遥感图像中飞机快速检测算法
- 6.4 实验结果与分析
- 本部分总结
- 参考文献
- 第二部分 基于机器学习的智能空战深层态势感知
- 第7章 绪论
- 7.1 空战态势感知概述
- 7.2 国内外研究现状
- 7.3 研究意义
- 第8章 相关理论和数据来源
- 8.1 数据挖掘理论
- 8.2 机器学习相关理论
- 第9章 基于粒子群优化LSTM的空战轨迹预测研究
- 9.1 目标轨迹预测问题描述
- 9.2 基于PSO-LSTM神经网络的飞行轨迹预测
- 9.3 仿真实验与分析
- 第10章 基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标机动识别研究
- 10.1 机动识别问题描述
- 10.2 机动动作分类与数据处理
- 10.3 基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标机动识别
- 10.4 仿真实验与分析
- 第11章 基于Multi-BiLSTM-Attention网络的空战目标意图识别研究
- 11.1 目标意图识别问题描述
- 11.2 基于Multi-BiLSTM-Attention网络的1对1空战目标意图识别研究
- 11.3 意图识别样本数据的构造
- 11.4 仿真实验与分析
- 本部分总结
- 参考文献
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
