基于深度學(xué)習(xí)的艦船目標(biāo)重識別技術(shù)

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摘 要：面向行人和車輛的重識別技術(shù)已在情報分析領(lǐng)域得到成功應(yīng)用，但是對于艦船目標(biāo)的重識別技術(shù)研究還比較缺乏，對此本文提出了一種基于雙重特征融合的海上去霧重識別網(wǎng)絡(luò)，用于海面艦船目標(biāo)的情報分析和監(jiān)管。 首先，為了降低負(fù)樣本對特征的影響，采用了視角輔助的自適應(yīng)查詢擴(kuò)展方法和基于相似度的特征融合方法。 其次，在重識別分支的淺層嵌入了去霧分支，利用權(quán)重共享技術(shù)提取無霧特征，并通過上采樣技術(shù)和金字塔模型重建去霧圖像，以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)在低能見度場景下的識別能力。（剩余12959字）