计科峰

作品数：114被引量：592H指数：13
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面向SAR目标识别成像参数敏感性的深度学习技术研究进展
《电子与信息学报》2024年第10期3827-3848,共22页何奇山 赵凌君 计科峰 匡纲要 
随着人工智能技术的发展,基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别得到了广泛关注。然而,SAR系统的成像机制导致了图像特性与成像参数之间的强相关性,因此深度学习框架下的目标识别算法精度极易受成像参数敏感性的干扰,这成为了制...
关键词：合成孔径雷达 自动目标识别 深度学习 域自适应 参数敏感性 
自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别被引量：1
《电子与信息学报》2024年第10期3936-3948,共13页赵琰 赵凌君 张思乾 计科峰 匡纲要 
为提升基于深度学习(DL)的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)系统在开放动态的非合作场景中对新类别目标的持续敏捷识别能力,该文研究了SAR ATR的小样本类增量学习(FSCIL)问题,并提出了自监督解耦动态分类器(SDDC)。针对FSCIL中“灾难...
关键词：SAR目标识别 小样本类增量学习 自监督学习 深度学习 
复杂运动舰船目标SAR成像空/时变散焦特性研究被引量：1
《系统工程与电子技术》2024年第7期2237-2255,共19页王进 冷祥光 孙忠镇 马晓杰 杨阳 计科峰 
国家自然科学基金(62001480);湖南省自然科学基金(2021JJ40684)资助课题。
合成孔径雷达(sythetic aperture radar,SAR)能够对海上舰船目标进行全天时、全天候成像,但是运动舰船在高分辨率SAR图像上的方位向散焦会严重影响后续对舰船目标的识别。由于舰船运动的非合作性,目前对复杂运动舰船在SAR图像中的散焦...
关键词：合成孔径雷达 舰船散焦 空变相位误差 多普勒时变 重聚焦 
SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望被引量：8
《雷达学报（中英文）》2024年第2期307-330,共24页罗汝 赵凌君 何奇山 计科峰 匡纲要 
国家自然科学基金(62001480);湖南省自然科学基金(2021JJ40684);卫星信息智能处理与应用技术重点实验室自主研究基金(2022-ZZKY-JJ-10-02)。
合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该...
关键词：合成孔径雷达 目标检测与识别 飞机目标 深度学习 可解释人工智能 
强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法被引量：1
《信号处理》2024年第3期557-568,共12页杨玉婷 赵凌君 赵路路 张晗 熊博莅 计科峰 
湖南省自然科学基金项目(2021JJ40684);卫星信息智能处理与应用技术重点实验室自主研究基金项目(2022-ZZKY-JJ-10-02)。
图像配准是光学与SAR图像信息融合的基础。现有典型的配准方法大多依赖于特征点检测与匹配来实现,对不同场景区域的适用性较差,容易出现误匹配点多或有效同名点不足以致配准失效的情况。针对该问题,本文提出了一种强化位置感知的光学与...
关键词：图像配准 位置感知 多尺度特征 特征融合 图像相似性 
基于多模型正交化的深度图像识别对抗鲁棒性增强技术被引量：1
《信号处理》2024年第3期503-515,共13页逯子豪 徐延杰 孙浩 计科峰 匡纲要 
国家自然科学基金(61971426)。
近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)已被广泛应用于图像识别,目标检测,图像分割等多种计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。然而,DNN模型因其本身的脆弱性,仍面临着对抗攻击等技术手段带来的安全隐患。攻击者在图像上恶意...
关键词：深度神经网络 图像识别 对抗迁移性 集成防御 损失场 
少样本条件下SAR目标识别潜力探究
《信号处理》2023年第9期1608-1620,共13页熊博莅 孙忠镇 邹博 计科峰 匡纲要 
国家自然科学基金(62001480);湖南省自然科学基金(2021JJ40684)。
随着深度学习在计算机视觉领域取得令人鼓舞的成果,基于深度学习技术实现对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中时敏目标的分类识别已成为可能,实测SAR图像中时敏目标自动识别应用再次吸引了全球广大学者的目光。受客观...
关键词：合成孔径雷达 目标识别 深度学习 时敏目标 少样本 
一种基于散射特征增强的SAR目标电磁仿真图像质量提升方法
《信号处理》2023年第9期1573-1586,共14页张祥辉 封斯嘉 马晓杰 张思乾 孙浩 计科峰 陈珲 
国家自然科学基金(62001480,61971426);湖南省自然科学基金(2021JJ40684)。
现阶段深度学习算法在对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别时,通常面临着实测数据部分样本缺失的情况,利用电磁仿真数据进行辅助识别是有效途径之一。然而,仿真和实测数据存在不可避免的差异,现有仿真图像质量提升方...
关键词：合成孔径雷达图像 循环生成对抗网络 仿真图像 质量提升 目标识别 
多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估被引量：3
《遥感学报》2023年第8期1951-1963,共13页孙浩 徐延杰 陈进 雷琳 计科峰 匡纲要 
国家自然科学基金(编号:61971426)。
基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而,由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像...
关键词：多源遥感影像目标识别 深度神经网络 对抗攻击 特征可视化 对抗鲁棒性评估 
稀疏先验引导CNN学习的SAR图像目标识别方法被引量：5
《信号处理》2023年第4期737-750,共14页康志强 张思乾 封斯嘉 冷祥光 计科峰 
国家自然科学基金(62001480);湖南省自然科学基金(2021JJ40684)。
深度学习技术的应用给SAR图像目标识别带来了大幅度的性能提升,但其对实际应用中车辆目标局部部件的变化适应能力仍有待加强。利用数据内在先验知识,在高维语义特征中学习其内在的低维子空间结构,可以提升分类模型在车辆目标变体条件下...
关键词：合成孔径雷达 目标识别 卷积神经网络 稀疏先验 弹性正则网 
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