典型文献
基于多视角卷积神经网络的多目标数量预估
文献摘要：
为了实现从多个角度对同一目标的识别以及在此基础上对多个目标的识别和数量估计,提出了一种基于多视角卷积神经网络的多目标数量估计模型.首先,对每个视角进行目标识别,在此基础上计算不同视角间各目标间的相似度,确定相同的待估目标,排除误判和低置信度的目标,最终得出目标数量.该模型可以改善复杂环境下单一视角的目标识别精度和目标数量估计.
文献关键词：
目标识别;卷积神经网络;多视角;目标数量预估
中图分类号：
作者姓名：
牛耕田;顾晶晶;徐俊瑜;陈忠
作者机构：
中国电子科技集团公司第二十八研究所 南京 210023;南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 211100
文献出处：
引用格式：
[1]牛耕田;顾晶晶;徐俊瑜;陈忠-.基于多视角卷积神经网络的多目标数量预估)[J].指挥信息系统与技术,2022(05):71-79
A类：
目标数量预估
B类：
多视角,目标数量估计,目标识别,上计,不同视角,误判,置信度,复杂环境,下单,识别精度
AB值：
0.232122
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