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摘要:
激光成像雷达的空间分辨率较高,能成四维像(强度像+三维距离像),适合作目标识别探测器.支持向量机(SVM)是一种能在小样本学习的情况下,仍有较高识别正确率的目标识别方法.通过优化支持向量机算法,将它嵌入到激光成像雷达系统的数字信号处理器(DSP)芯片内,实现目标识别的功能,有很高的现实意义.首先用真实激光成像雷达强度像做实验,测试56个样本,共耗时31.97 μs,证明嵌入到数字信号处理器的支持向量机算法能满足实时性要求,识别正确率为98.2%;再用仿真激光成像雷达距离像验证支持向量机的推广能力,证明支持向量机在实时性和识别性能两方面都能满足激光成像雷达的识别要求.
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文献信息
篇名 基于数字信号处理器的激光成像雷达目标识别算法实现
来源期刊 中国激光 学科 工学
关键词 成像系统 模式识别 激光成像雷达 支持向量机算法实现 数字信号处理器
年,卷(期) 2006,(11) 所属期刊栏目 实验技术与元件
研究方向 页码范围 1467-1471
页数 5页 分类号 TN958.98
字数 2545字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-7025.2006.11.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李琦 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室 89 677 15.0 24.0
2 王骐 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室 256 2059 22.0 32.0
3 孙剑峰 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室 22 174 7.0 12.0
4 陆威 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室 17 149 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
成像系统
模式识别
激光成像雷达
支持向量机算法实现
数字信号处理器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国激光
月刊
0258-7025
31-1339/TN
大16开
上海市嘉定区清河路390号 上海800-211邮政信箱
4-201
1974
chi
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