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基于深度学习的压缩光子计数激光雷达
被引量:
3
1
作者
杨程
鄢秋荣
(
指导
)
+3 位作者
祝志太
王逸凡
王明
戴伟辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期64-71,共8页
压缩光子计数雷达是光子计数激光雷达技术与单像素成像技术的结合,具有低成本、超高灵敏度等优点,但在进行高分辨率成像时,需要大量的测量和迭代计算进行重建,导致所需成像时间很长。当前的研究热点深度学习压缩重建网络被证明可避免迭...
压缩光子计数雷达是光子计数激光雷达技术与单像素成像技术的结合,具有低成本、超高灵敏度等优点,但在进行高分辨率成像时,需要大量的测量和迭代计算进行重建,导致所需成像时间很长。当前的研究热点深度学习压缩重建网络被证明可避免迭代运算实现快速压缩测量重建,但已有文献报道的深度学习压缩重建网络,采用传统的图像处理数据库的无噪声图片或在图片上加高斯噪声进行训练网络,网络应用于实际的压缩光子计数雷达系统,性能有待进一步验证。自主设计了基于FPGA的同步控制测量模块,搭建出压缩光子计数雷达系统,提出了基于蒙特卡洛模拟压缩光子计数雷达系统的方法来制作训练数据,并设计深度学习压缩重建网络DFC-Net进行采样和重建联合优化。实验结果表明:在10%、15%、20%、25%、30%采样率下,DFC-Net重建性能优于现有的重建网络Dr2-Net和传统的压缩重建算法TVAL3。
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关键词
成像系统
光子计数
激光雷达
压缩感知
深度学习
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的压缩光子计数激光雷达
被引量:
3
1
作者
杨程
鄢秋荣
(
指导
)
祝志太
王逸凡
王明
戴伟辉
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期64-71,共8页
基金
国家自然科学基金(61565012,61865010)
江西省杰出青年人才资助计划(20171BCB23007)
文摘
压缩光子计数雷达是光子计数激光雷达技术与单像素成像技术的结合,具有低成本、超高灵敏度等优点,但在进行高分辨率成像时,需要大量的测量和迭代计算进行重建,导致所需成像时间很长。当前的研究热点深度学习压缩重建网络被证明可避免迭代运算实现快速压缩测量重建,但已有文献报道的深度学习压缩重建网络,采用传统的图像处理数据库的无噪声图片或在图片上加高斯噪声进行训练网络,网络应用于实际的压缩光子计数雷达系统,性能有待进一步验证。自主设计了基于FPGA的同步控制测量模块,搭建出压缩光子计数雷达系统,提出了基于蒙特卡洛模拟压缩光子计数雷达系统的方法来制作训练数据,并设计深度学习压缩重建网络DFC-Net进行采样和重建联合优化。实验结果表明:在10%、15%、20%、25%、30%采样率下,DFC-Net重建性能优于现有的重建网络Dr2-Net和传统的压缩重建算法TVAL3。
关键词
成像系统
光子计数
激光雷达
压缩感知
深度学习
Keywords
imaging system
photon-counting
laser radar
compressed sensing
deep learning
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的压缩光子计数激光雷达
杨程
鄢秋荣
(
指导
)
祝志太
王逸凡
王明
戴伟辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
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