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| 稿件标题： | 机器视觉的战场适应性研究 |
| 稿件作者： | 吴晓强，曾朝阳 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.02.028 |
| 科学编辑： | 黄世奇 博士（西安邮电大学教授、硕导） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 军事目标；适应性；目标特性；目标检测模型 |
| 文章摘要： | 为研究机器视觉的战场适应性，分析了战场环境中不确定性因素对军事目标机器视觉探测的影响。研究针对Faster R-CNN、YOLOv4和CenterNet 3种目标检测模型，利用样本数据充分训练，确保检测模型有足够高的检测效率。随后，在检测数据中引入不确定性因素，包括目标特性和背景的不确定性。分析表明：不确定性因素的引入确实能显著降低目标检测模型的检测效率。这意味着基于军事运用的机器视觉研究应该充分考虑战场环境的影响，也意味着隐身技术措施必须提高对抗目标自动识别技术方面的潜力。 |
| 稿件基金： | 国防科技重点实验室项目(6142206190204) |
| 引用本文格式： | 吴晓强，曾朝阳.机器视觉的战场适应性研究［J］.兵器装备工程学报，2022，43(02)：181-185. WU Xiaoqiang, ZENG Zhaoyang.Research on battlefield adaptability of machine vision［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(02)：181-185. |
| 刊期名称： | 2022年02期 |
| 出版时间： | 2022年2月 |
| 上线时间： | 2022年2月28日 |
| 浏览次数： | 2821 |
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