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摘要:
针对国内外红外图像仿真中采用热力学方法对物体温度场建模的不足,将基于BP神经网络的机器学习算法应用到物体的红外图像仿真中.根据车辆的红外特性将其表面划分为若干区域,并对所划区域的表面温度进行多次测量,得到训练样本集合,然后运用神经网络建立车辆的温度场模型,并对车辆在设定气候条件下的静止和运动状态进行仿真.根据仿真结果分析,此模型能够根据所设定的气候条件较准确地实时仿真运动目标的红外图像.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的运动目标红外图像仿真
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 红外图像 实时仿真 BP神经网络 机器学习
年,卷(期) 2006,(z1) 所属期刊栏目 图像技术
研究方向 页码范围 377-379
页数 3页 分类号 TP391.9
字数 1886字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.z1.116
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 黄超超 解放军电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室 7 225 6.0 7.0
2 吴晓迪 解放军电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室 8 53 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
红外图像
实时仿真
BP神经网络
机器学习
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
总被引数(次)
173926
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