利用表面散射光偏振差异的目标识别技术 被引量：20

1

作者 黎全 刘泽金 +2 位作者 舒柏宏 陆启生 陈前荣 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期351-354,共4页

分析了不同物体散射场偏振特性的差异,依据消光定理的矢量微扰解方法将物体散射场分为零阶和高阶解,零阶反射光可完全保持入射光的偏振度,高阶散射则会导致偏振度的降低,因而总散射光的偏振度依赖于散射表面的粗糙程度。提出了利用斯托... 分析了不同物体散射场偏振特性的差异,依据消光定理的矢量微扰解方法将物体散射场分为零阶和高阶解,零阶反射光可完全保持入射光的偏振度,高阶散射则会导致偏振度的降低,因而总散射光的偏振度依赖于散射表面的粗糙程度。提出了利用斯托克斯穆勒体系测量物体消偏特性的方法并通过实验对一些物体作了测量,实验结果表明:光滑表面可以较好地保留入射光偏振度,而粗糙表面则有很强的消偏作用,因此偏振成像方法可有效地提高目标探测和识别效率。 展开更多

关键词 偏振 目标识别 激光散射场 穆勒矩阵 主动成像

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基于传感器参数和目标轮廓中心的自动配准算法研究 被引量：16

2

作者 刘松涛 王学伟 +1 位作者 周晓东 王成刚 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期354-363,共10页

通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出了一种自动配准算法。其基本思路是将图像变换模型分解,逐步简化。可见光和红外图像配准时的变换为仿射变换。首先,利用传感器参数的调整,消除图像间的比例变化,将仿射变换简化为刚体变换;... 通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出了一种自动配准算法。其基本思路是将图像变换模型分解,逐步简化。可见光和红外图像配准时的变换为仿射变换。首先,利用传感器参数的调整,消除图像间的比例变化,将仿射变换简化为刚体变换;然后,依赖图像信息,用形态学边缘检测的方法求取目标的轮廓中心,以此为控制点消除图像间的平移变化,实现图像的完全配准;最后,通过观察海天线是否重合以及利用均方根误差原则,对算法的配准效果做详细评估。仿真实验表明,该算法准确、快速,配准精度满足目标识别的要求,可以较好地解决异类传感器弱小目标图像配准的难题。 展开更多

关键词 算法研究 自动配准 目标轮廓 仿射变换 图像配准 均方根误差 异类传感器 过程分析 反舰导弹 光电成像 配准算法 模型分解 图像变换 基本思路 图像信息 边缘检测 仿真实验 目标识别 配准精度 弱小目标 可见光 形态学 控制点

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动态云台摄像机无人机检测与跟踪算法 被引量：12

3

作者 谢家阳 王行健 +4 位作者 史治国 吴均峰 陈积明 陈潜 王滨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期857-869,共13页

为应对小型无人机的黑飞、滥飞对个人隐私、公共安全造成的威胁,本文采用高清云台摄像机定点巡航的方式对近地动态复杂背景中的无人机进行检测与跟踪,并提出了一种适用于动态云台摄像机的闭环无人机检测与跟踪算法,包含检测与跟踪两种... 为应对小型无人机的黑飞、滥飞对个人隐私、公共安全造成的威胁,本文采用高清云台摄像机定点巡航的方式对近地动态复杂背景中的无人机进行检测与跟踪,并提出了一种适用于动态云台摄像机的闭环无人机检测与跟踪算法,包含检测与跟踪两种模式。在检测模式下,本文设计了一种基于运动背景补偿的运动目标检测算法来提取分类候选区域,然后利用基于神经网络结构搜索得到的轻量级卷积神经网络对候选区域进行分类识别,可在不缩小高清视频图像的条件下实现无人机检测;在跟踪模式下,本文提出了一种结合卡尔曼滤波的局部搜索区域重定位策略改进了核相关滤波跟踪算法,使之在高清云台伺服追踪过程中仍能对目标进行快速稳定的跟踪;为将检测模式与跟踪模式结合在闭环框架中,本文还提出了一种基于检测概率和跟踪响应图状态的自适应检测与跟踪切换机制。实验表明,本文算法可应用于定点巡航状态的高清云台摄像机,实现近地复杂动态背景中无人机的实时准确检测、识别与快速跟踪。 展开更多

关键词 反无人机 运动目标检测 背景运动补偿 目标识别 目标跟踪 深度学习 机器视觉 卷积神经网络

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基于改进YOLOv5m的弱小目标识别方法 被引量：10

4

作者 杨文涛 张维光 《计算机测量与控制》 2022年第12期218-223,231,共7页

针对空对地观测弱小目标识别与跟踪技术需求,提出了一种改进型YOLOv5m网络的多目标识别检测方法,以提升对所占像素个数小于10*10弱小目标的识别能力;分析了网络结构输入端Mosaic数据增强、Anchor计算、Focus模块及SPP模块对弱小目标的影... 针对空对地观测弱小目标识别与跟踪技术需求,提出了一种改进型YOLOv5m网络的多目标识别检测方法,以提升对所占像素个数小于10*10弱小目标的识别能力;分析了网络结构输入端Mosaic数据增强、Anchor计算、Focus模块及SPP模块对弱小目标的影响;在深度学习网络Prediction层引入距离交并比非极大值抑制(DIoU-NMS)代替传统非极大值抑制(NMS),引入距离交并比损失函数(DIoU_Loss)代替广义化交并比损失函数(GIoU_Loss),加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测,并在网络中引入4*4以上像素的目标识别层,提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;实验结果表明,改进的深度学习网络算法与经典的YOLOv5m网络相比,目标识别的均值平均精度mAP指标达到89.7%,对比原网络提高了4.1%,实现了对图像像素个数小于10*10的弱小目标高精度识别,有效提升了深度学习网络对弱小目标的适应性和应用价值。 展开更多

关键词 多目标识别 yolov5m 损失函数 目标识别层 深度学习

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反直升机雷弹声探测系统设计 被引量：6

5

作者 杨亦春 程翔 +1 位作者 陈庆生 张元 《弹道学报》 CSCD 北大核心 1999年第4期25-30,共6页

研究反直升机雷弹声探测系统.文中对声探测阵列的结构进行了优化、论证、计算,并确定出合适的孔径范围,设计了能够实现定距误差小于10% 和识别率大于95% 所采用的硬件结构,并对硬件的工作原理、时序进行了分析.完成了目标定位和识别的... 研究反直升机雷弹声探测系统.文中对声探测阵列的结构进行了优化、论证、计算,并确定出合适的孔径范围,设计了能够实现定距误差小于10% 和识别率大于95% 所采用的硬件结构,并对硬件的工作原理、时序进行了分析.完成了目标定位和识别的系统软件流程图. 展开更多

关键词 被动声探测 声定位 目标识别 反直升机雷弹 引信

全文增补中

基于2D/3D多特征融合的近距离空间非合作目标相对测量方法 被引量：3

6

作者 易兵 敬忠良 潘汉 《航天控制》 CSCD 北大核心 2017年第2期60-65,71,共7页

面向空间在轨服务重大应用需求,以提高系统自主性和空间环境适应性为目标,发展了一种空间非合作目标三维重建、目标识别和位姿估计一体化的近距离相对测量方法。该方法基于二维图像信息和深度数据,通过数据融合并重建出非合作目标的稠... 面向空间在轨服务重大应用需求,以提高系统自主性和空间环境适应性为目标,发展了一种空间非合作目标三维重建、目标识别和位姿估计一体化的近距离相对测量方法。该方法基于二维图像信息和深度数据,通过数据融合并重建出非合作目标的稠密三维模型,接着基于快速迭代最近点配准算法,提出基于SIFT和SHOT特征融合的三维识别方法,为系统的相对位姿估计提供有效的参数初始化。本文方法可进一步减少地面的干预,增强在轨服务系统的自主性,扩展系统的工作范围。地面仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 非合作目标 相对位姿测量 三维重建 三维目标识别

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一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法 被引量：3

7

作者 崔海华 徐振龙 +2 位作者 杨亚鹏 孟亚云 王宝俊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第23期2861-2867,共7页

为提高远距离、大倾角条件下环形靶标的识别率与定位精度,提出了一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法。通过真实图像与合成图像的混合数据集来构建多角度、多距离的图像空间集合,采用像素损失与感知损失来改进图像超分辨率... 为提高远距离、大倾角条件下环形靶标的识别率与定位精度,提出了一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法。通过真实图像与合成图像的混合数据集来构建多角度、多距离的图像空间集合,采用像素损失与感知损失来改进图像超分辨率模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,丰富靶标轮廓的图像细节,利用已训练好的图像超分模型重建图像,最后使用传统的检测算法识别与定位环形靶标。实验结果表明,环形靶标识别率可提高40%,靶标定位精度可提高8.47%。 展开更多

关键词 环形靶标 超分辨率 深度学习 目标识别

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基于多版本的对象标识与垃圾收集算法

8

作者 李春萍 窦万峰 李桂香 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第12期2247-2250,共4页

研究与设计全复制结构的实时协同编辑系统的关键问题之一是多个复制数据视图的一致性 ,其中操作意愿保证是一致性维护的根本 .分析了基于多版本的对象标识问题 ,提出一个对象标识模型 ,并针对多版本环境对冲突定义进行了修改 ;采用操作... 研究与设计全复制结构的实时协同编辑系统的关键问题之一是多个复制数据视图的一致性 ,其中操作意愿保证是一致性维护的根本 .分析了基于多版本的对象标识问题 ,提出一个对象标识模型 ,并针对多版本环境对冲突定义进行了修改 ;采用操作列表 OL取代历史缓冲区 HB,维护对象版本上执行过的所有操作 ,并进一步分析了操作列表的垃圾收集算法 . 展开更多

关键词 协同图形编辑系统 图形对象 OCES 对象标识 垃圾收集算法

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低轨光学星座目标监视信息处理技术分析 被引量：1

9

作者 林两魁 王少游 +1 位作者 任秉文 林再平 《上海航天》 2016年第6期93-101,共9页

以空间跟踪与监视系统(STSS)为原型,对低轨光学星座目标监视信息处理技术进行了综述。作为典型的低轨光学星座,STSS能对高速运动目标进行全程连续跟踪监视。该星座预计将由24~30颗卫星组成,介绍了其体系结构、平台与载荷的特点和性能。... 以空间跟踪与监视系统(STSS)为原型,对低轨光学星座目标监视信息处理技术进行了综述。作为典型的低轨光学星座,STSS能对高速运动目标进行全程连续跟踪监视。该星座预计将由24~30颗卫星组成,介绍了其体系结构、平台与载荷的特点和性能。星座具备多载荷、多波段协同探测能力且星上信息处理能力强大。给出了星座对目标的分布式跟踪监视信息处理结构与流程,归纳了杂波背景抑制与目标检测捕获、多目标跟踪、目标识别,以及星座传感器管理等关键技术。讨论了光学星座信息处理中空间邻近目标分辨、目标群跟踪、机动目标跟踪、真假目标识别,以及信息处理总体技术等技术难点和发展趋势。 展开更多

关键词 低轨光学星座 目标检测 多目标跟踪 传感器管理 空间邻近目标 超分辨 群跟踪 目标识别

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煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统设计 被引量：19

10

作者 薛旭升 杨星云 +3 位作者 齐广浩 马宏伟 毛清华 尚新芒 《工矿自动化》 北大核心 2022年第12期33-41,共9页

机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础,但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别,对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少,且在目标异物精确定位方面的研究也较少... 机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础,但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别,对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少,且在目标异物精确定位方面的研究也较少。针对上述问题,设计了一种基于机器视觉的煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统,可对输送带上存在的不同类型和不同形状的异物进行识别与定位。采用双目视觉实时获取输送带上异物图像信息,并对图像进行预处理,基于Canny算子进行图像信息增强,通过灰度拉伸方法改进图像边缘信息,突出煤矿带式输送机上异物的边缘特征;利用形态学方法提取异物形状特征,建立异物图像特征样本库,通过图像特征匹配的方式解算出异物存在区域,实现异物类型的检测、分类与识别;在异物类型成功识别的基础上,以目标异物边缘特征值为基础,建立目标异物的感兴趣区域(ROI),构建相机、输送带与目标异物坐标转换关系,利用多目标质心快速计算方法求取目标异物质心坐标,实现对目标异物的定位。系统样机实验结果表明:煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统异物识别率不受尺寸、材质和颜色等因素影响,能够实现输送带目标异物图像的采集、处理、特征提取、识别和位置定位,识别率为92.5%以上,目标异物位置定位平均误差为3%左右。 展开更多

关键词 煤矿带式输送机 分拣机器人 机器视觉 双目视觉 目标异物 异物识别与定位

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YOLO系列算法在草莓识别领域中的应用

11

作者 陈丰 李娜 +2 位作者 苏祥祥 洪腾蛟 吴镛 《山东农业工程学院学报》 2024年第6期30-38,共9页

YOLO系列算法具有实时目标识别能力,能够直接输出目标物体的位置、大小和类别等信息,具有较高的准确性和实时性,广泛应用于各种图像识别中。阐述了YOLO的主要版本:YOLOv1~YOLOv8,重点论述了YOLO在草莓识别领域的应用进展。最后讨论了YOL... YOLO系列算法具有实时目标识别能力,能够直接输出目标物体的位置、大小和类别等信息,具有较高的准确性和实时性,广泛应用于各种图像识别中。阐述了YOLO的主要版本:YOLOv1~YOLOv8,重点论述了YOLO在草莓识别领域的应用进展。最后讨论了YOLO在草莓识别领域所存在的问题及展望。 展开更多

关键词 YOLO算法 草莓识别 目标识别 单阶段目标识别算法

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基于深度学习的非合作目标感知研究进展 被引量：2

12

作者 何英姿 杜航 张海博 《飞控与探测》 2023年第1期1-14,共14页

近年来,随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的图像感知技术取得了巨大进展。由于深度学习算法不依赖人工辅助设计标记、泛化能力强、检测精度高,在空间非合作目标智能感知领域引起了国内外学者的关注。分析了应用深度学习方法进行非... 近年来,随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的图像感知技术取得了巨大进展。由于深度学习算法不依赖人工辅助设计标记、泛化能力强、检测精度高,在空间非合作目标智能感知领域引起了国内外学者的关注。分析了应用深度学习方法进行非合作目标智能感知的研究现状,并对其进行了分类介绍与总结。首先,总结了空间非合作目标感知的在轨应用情况和任务阶段规划,接着分析了非合作目标的结构特性和表面光照特性;其次,梳理总结了建立非合作目标数据集的三种方法,并分类归纳了非合作目标识别与非合作目标位姿检测的国内外研究进展;最后,分析了基于深度学习的非合作目标智能感知方法的关键问题与难点,并给出了后续研究的思路。 展开更多

关键词 空间非合作目标 智能感知 目标识别 姿态测量 卷积神经网络 深度学习

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一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法 被引量：5

13

作者 刘进 杨洁 +1 位作者 庞瑞帆 陈慧颖 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期111-116,共6页

针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度... 针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度特性并提高Canny边缘检测自适应性的"特征簇"目标定位算法,结合概率树分类器与二维主成分分析算法,可对多视角、多目标类型舰船目标进行识别,并根据全概率公式评估识别结果。 展开更多

关键词 舰船目标检测 目标定位与识别 彩色图像处理

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