融合多尺度特征与软注意力的态势认知方法

项祺; 周佳炜; 孙宇祥; 于佳慧; 张韬; 周献中

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针对战场态势变化快、体量大导致指挥员难以快速认知这一问题,提出了一种融合多尺度特征与软注意力机制(MSF-SAM)的战场态势认知方法,其中,特征提取网络通过对不同卷积层的输出进行操作,并结合软注意力机制分配特征的不同权重,从而获得网络对图像不同部分的关注度,即上下文信息,并将上下文信息输入到LSTM网络中进行解析,最后得到图像态势认知结果。在兵棋态势图像数据集上进行了验证,通过比较该方法与经典方法、有无软注意力的对比方式,验证了所提方法的有效性,且在智能兵棋推演中具有一定的应用价值。

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来源
《火力与指挥控制》 |2022年第8期|150-157|共8页
作者
项祺; 周佳炜; 孙宇祥; 于佳慧; 张韬; 周献中;
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作者单位

南京大学工程管理学院;

南京大学智能装备新技术研究中心;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
战场态势; 多尺度特征; 注意力机制; LSTM网络; 兵棋推演;

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