【摘 要】
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针对光电侦察视场角和目标距离之间的矛盾,提出一种基于深度学习和梯度算子的实时智能感知自适应聚变焦技术。利用YOLOv3检测出图像中的目标,通过判别目标在视场中的大小,对焦距变化提出变焦建议,使目标在视场内保持一致。同时,利用梯度清晰度函数进行快速查找,实现目标的快速清晰化。试验表明,提出的方法能够在实际工程实践中实现自动聚变焦,为光电侦察的无人化值守提供技术支撑。
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针对光电侦察视场角和目标距离之间的矛盾,提出一种基于深度学习和梯度算子的实时智能感知自适应聚变焦技术。利用YOLOv3检测出图像中的目标,通过判别目标在视场中的大小,对焦距变化提出变焦建议,使目标在视场内保持一致。同时,利用梯度清晰度函数进行快速查找,实现目标的快速清晰化。试验表明,提出的方法能够在实际工程实践中实现自动聚变焦,为光电侦察的无人化值守提供技术支撑。
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