李昕
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 供职机构：空军航空大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：兵器科学与技术自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于GIS的军事目标专题研究被引量：1
- 2012年
- 目标情报是重要的侦察情报组成部分,目标专题研究对目标情报的管理和分析具有重要作用。本文提出一种基于GIS的专题军事目标研究策略,通过专题制图可视化管理专题军事目标情报,融合地理信息、社会经济信息、目标情报特征属性信息,以地图形式直观反映侦察国家或区域范围内某专题属性的目标情报。在组件接口功能分析基础上,研究了军事目标遥感影像情报数据库检索提供的专题目标信息转化为空间数据的流程,及目标专题图的制作方法。最后,基于矢量化思想研究了组合目标的子目标管理。
- 王寿彪杨桄叶怡童涛李昕
- 关键词：GIS专题制图
- 基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法被引量：7
- 2013年
- 针对应用单特征SAR图像进行目标识别准确率低的问题,提出了一种将支持向量机(support vector machine,SVM)和D-S证据理论(Dempster-Shafer,D-S)相结合的多特征融合SAR图像目标识别方法。该方法在对SAR图像预处理的基础上,提取目标的纹理、Hu不变矩和峰值特征,并分别以这3类单特征的SVM分类结果作为独立证据,构造基本概率指派,通过D-S证据的组合规则进行融合,并根据分类判决门限给出最终的目标识别结果。将该方法用于SAR图像上的3类目标识别,识别率达95.5%,表明该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。
- 童涛杨桄李昕叶怡王寿彪
- 关键词：SAR图像D-S证据理论纹理特征
- 一体化联合作战图像情报保障体系构建被引量：10
- 2013年
- 在深入分析图像情报保障概念和原则的基础上,提出当前及未来联合作战行动中的图像情报需求及图像情报保障对策,并结合图像情报保障工作研究现状,提出了体系建设的相关措施。该研究对于加快我军图像情报保障体系建设的步伐,推进联合作战情报保障理论研究,打造符合一体化联合作战要求的图像情报保障平台具有一定的借鉴作用。
- 杨桄童涛李昕叶怡王寿彪
- 关键词：联合作战
- 基于Brushlet和自适应脊波网络的SAR图像分类
- 2012年
- 针对BP神经网络分类模型网络训练时间长的缺陷,结合小波网络模型缺少对方向信息描述的情况,提出一种基于Brushlet和自适应脊波网络的SAR图像分类方法。该方法利用Brushlet变换提取SAR图像纹理的能量和相位特征,并将描述能量和相位的特征向量输入到自适应脊波网络中进行训练和分类,最后通过实验对比分析各分类方法的分类性能。实验结果表明,该方法快速、准确,其性能优于传统方法。
- 童涛杨桄李昕叶怡王寿彪
- 关键词：SAR图像分类纹理图像
