胡利平
- 作品数：27 被引量：33H指数：4
- 供职机构：北京环境特性研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信天文地球水利工程更多>>
- 一种SAR图像质量评估方法和装置
- 本发明涉及一种SAR图像质量评估方法和装置，其中，该方法分别将原始SAR图像、待评价图像进行分块处理，并在分块结果的基础上将各个区域划分成简单区域和复杂区域，分别对简单区域和复杂区域进行评价。由于复杂区域中包含更多的细节...
- 刘锦帆胡利平李胜闫华
- 文献传递
- 合成孔径雷达的目标识别方法和系统
- 本发明公开了一种合成孔径雷达的目标识别方法和系统，方法包括：对被测SAR图像的复图像数据进行SCM提高目标杂波比处理；将处理后的图像数据进行阈值分割后确定出被测SAR图像的目标轮廓图像；根据对目标轮廓图像提取其傅里叶描述...
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- 文献传递
- 目标RCS数据的生成方法、装置、设备及存储介质
- 本发明涉及RCS数据生成技术领域，特别涉及一种目标RCS数据的生成方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取待测目标的RCS序列；其中，RCS序列为待测目标在目标方位区间内按照方位顺序依次测得的连续RCS数据；将RCS序...
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- SAR目标识别的分布特征诊断方法和装置
- 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种SAR目标识别的分布特征诊断方法和装置。方法包括：获取待诊断的目标SAR图像；将目标SAR图像输入至预先训练好的识别模型中，得到目标SAR图像的识别结果；其中，识别模型包括依次连接...
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- 基于模糊综合评判的车辆目标SAR仿真图像评估方法被引量：8
- 2019年
- 为了验证理论建模计算合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)仿真图像的准确性,给出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、模糊综合评判(fuzzy comprehensive evaluation,FCE)、图像特征与Fisher可分性及目标识别等知识综合的车辆目标SAR仿真图像评估方法。首先确定五级评语集{优秀,良好,中等,较差,很差},然后根据AHP构建评估因素集,分别利用Fisher可分性判据和目标识别率确定二级FCE的两层权重向量,再依据图像相似度评价标准区间构建模糊隶属函数,最后将权重向量和模糊关系矩阵合成计算出仿真和实测图像的FCE结果,即模糊向量,对模糊向量按照最大隶属原则给出评价结果。通过对车辆目标的仿真与实测SAR图像进行比对分析结果显示,该方法可以准确客观地反映出SAR仿真与实测图像之间的相似程度。
- 胡利平刘锦帆王洪叶闫华殷红成
- 关键词：合成孔径雷达模糊综合评判
- 基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法
- 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原...
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- 一种圆盘形杂波模拟测量的干扰抑制方法及装置
- 本发明提供了一种圆盘形杂波模拟测量的干扰抑制方法及装置。所述方法包括：生成圆盘形地杂波随方位角变化的一维距离像历程图；对所述的一维距离像历程图进行角度向的傅里叶变换，获得圆盘形地杂波的距离多普勒图像；确定所述距离多普勒图...
- 李胜胡利平
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- 基于SAR仿真图像的地面车辆非同源目标识别被引量：6
- 2021年
- 充分的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)模板数据是目标识别算法(尤其是基于深度学习的智能目标识别算法)获得优异识别性能的关键,基于实际测量获取充分SAR数据是不现实的,基于电磁散射建模的SAR仿真成为当前获取充分样本的一种有效途径。SAR仿真图像与实测图像为非同源数据,由于SAR仿真的目标几何模型与实物之间差异、SAR仿真过程中的传感器模型与实际传感器性能之间差异、实物所处的背景环境与SAR仿真的环境之间差异、电磁建模方法本身误差等因素导致SAR仿真图像与实测图像存在差异,会影响识别性能。针对这一问题,首先采用一种基于高频渐近技术和离散射线追踪技术的SAR仿真方法获取地面车辆目标的SAR仿真图像,再利用卷积神经网络方法、线性/非线性特征变换方法实现对MSTAR实测数据的非同源SAR目标识别性能对比分析。实验结果表明,直接使用SAR仿真数据无法实现对实测SAR数据有效识别,而线性/非线性特征变换可以改善非同源SAR目标识别性能,一定程度上缓解由于SAR仿真数据与实测数据存在差异导致的识别性能差的问题。
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- 基于长短期记忆神经网络的西太平洋暖池变化预测被引量：4
- 2021年
- 西太平洋暖池是热带太平洋西部由海表温度28℃等温线所划定的海域,也是热带太平洋海洋和大气之间大尺度变化现象——厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的重要组成部分.采用暖池面积、暖池强度、暖池质心纬度和暖池质心经度4个指数来表征暖池大小和位置,在此基础上构建了长短期记忆(LSTM)神经网络模型,通过优化序列长度、学习率和迭代次数3个超参数,对未来10年暖池面积、强度和质心位置的变化进行预测.经巴特沃斯滤波器平滑后发现,暖池各指数低频变化与多变量ENSO指数(MEI)之间存在相关关系,使用预测结果对2019—2028年ENSO事件的发生做出判断,演示了该模型的合理性.预测结果认为2019年底—2020年会出现厄尔尼诺现象,与现实中2019年底发生的厄尔尼诺现象相吻合.
- 林琪凡耿旭朴谢婷胡利平
- 关键词：西太平洋暖池时间序列预测厄尔尼诺-南方涛动
- 一种MSTAR数据图像的目标分类识别方法
- 本发明涉及一种MSTAR数据图像的目标分类识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取MSTAR数据集并进行方位角信息检测，评估MSTAR数据集方位角信息缺失情况；若方位角间隔角度不超过4°，则对M...
- 李超王超刘锦帆胡利平李胜李焕敏朱超颖张文林
- 文献传递
