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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。
作者简介
作者王栋，1978年出生，副教授，硕士。多次承担重大科研项目，多次获奖、三等功。负责讲授硕士研究生和本科生课程有：网络技术与应用、计算机硬件基础、训练评估等课程。公开出版专著教材5部，发表论文43篇。
章节目录
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
智能空战对抗训练目标识别是2022年由电子工业出版社出版,作者王栋 等。
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