一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾.针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本.该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类.实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好.     

基于迭代逼近的圆标志精密定位算法研究

目前圆标志定位主要通过拟合边缘像素获取中心位置,理想情况可达亚像素级精度;但计算复杂且受噪声影响大。对此,引入一种无需圆拟合,在边缘提取与粗定位基础上利用圆标志边缘像素迭代逼近圆心的高精度定位方法;并着重探究迭代中心点误差随叠加噪声与迭代次数不同而存在的影响规律。研究结果表明:在叠加相同水平噪声而迭代不同次数情况下,迭代中心点误差呈指数函数分布;在迭代相同次数而叠加不同水平噪声情况下,其呈傅里叶函数分布;且圆标志x与y方向误差分布模型相似,进一步说明通过该类模型可对圆标志在不同噪声下的定位精度进行较为精确地估计。最后实际标志成像计算结果表明定位精度达到0.02像素。     

基于蒙特卡罗的单无人机侦察平台误差修正方法研究

为满足舰炮武器系统对目指精度的要求,建立了一种以小型无人机为中继站的目标定位模型。主要是以无人平台上搭载的电视图像传感器与激光成像雷达传感器相结合进行共轴探测,通过对无人机视场范围内的显著地形地貌进行标记,完成坐标转换,消除无人机自身定位误差及随机误差。通过传统无人机目标定位和所提方法的对比,对同一目标进行定位。结果表明,提出的方法在目指精度上有了较大提高。     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于视频分析的车流量统计算法研究

车流量统计作为智能交通系统的关键技术之一,逐渐成为研究的热点。主要研究了基于虚拟线圈的车流量统计算法和基于目标跟踪的车流量统计算法,综合了两种算法的优势,结合Canny算子边缘检测算法、均值背景建模法和背景差分法等技术,提出了一种基于质心的车流量统计综合算法。实验结果表明综合算法在实时性和准确性方面均取得较好的实验结果。     

基于在线支持向量机的空对地攻击决策算法

为解决无人机对地攻击决策问题, 对影响地面目标威胁度的指标因素进行了分析和量化, 构建了基于在线支持向量的目标威胁度预测模型。利用在线支持向量机实现目标威胁度排序, 进而完成空对地的攻击决策。研究的空对地决策算法具有在线训练、 模型精确度高、 需要样本少和泛化能力强等特点, 有利于快速准确地进行空对地攻击决策。最后, 通过仿真实例验证该算法的正确性。仿真结果表明, 在线支持向量机在计算目标威胁度过程中速度快且精确度高。     

大触摸屏上的远端目标选择技术

针对大触摸屏上远端目标选择技术复杂、 不易操作的缺陷, 提出一种简单易行的目标选择方法, 并使用方差分析方法对比测试了该方法与传统选择技术的差异. 实验结果表明, 与传统目标选择技术“手式选择”相比, 该技术的选择速度和准确率均明显提高.     

浅海环境中水下物体声目标强度的物理意义

根据简正波理论,推导了基于平均测量法的浅海环境中水下物体声目标强度TS（Target Strength）的解析表达式,深入分析了TS的物理意义.分析表明,在确定的方位角上,TS与分布在一定范围内的垂直入射角i和散射角s所对应的目标散射函数值有关,i和i是离散的,其取值取决于简正波阶数;同时,TS还跟海洋环境和测试距离有关,当测试距离非常大时,约等于自由场声目标强度TSfree.     

基于时间衰减的分布式数据流聚类算法

为了发现分布式数据流环境下的微簇,针对数据流的遗忘特性,提出一种基于时间衰减的数据流聚类算法.根据衰减模型增量式的处理局部站点,将局部模型发送给中心站点.中心站点对局部站点的微簇进行合并,生成全局聚类模型.通过真实数据和仿真数据的实验表明,该算法能够得到较好的聚类质量,并且有较好的伸缩性.