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本文提出了一种新的基于目标一维散射中心匹配的雷达目标识别方法.该方法在计算两目标匹配函数之前,先根据目标尺寸大小在目标中心附近设定一个距离窗,将位于此距离窗以外的散射中心剔除,以减轻目标区域以外虚假散射中心的影响.对剩下的目标散射中心,根据两目标散射中心之间的距离,对目标之间的散射中心配对,然后定义两目标的匹配函数为所有配对散射中心的"匹配能量"和与两目标所有散射中心能量和的比值.对五类目标缩比模型的外场测量数据进行分类识别实验,结果表明该方法具有良好的目标识别能力,而且对加性高斯白噪声和雷达带宽不敏感. 相似文献
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在智能交通系统中,车辆目标检测有广泛应用.为了提高车辆目标检测性能,采用基于FPN的YOLOv3算法进行车辆多目标检测,并且通过添加注意力机制模块进行网络优化,提出了一种基于空间注意力机制SAM的YOLOv3车辆多目标检测优化算法,并在所构造的车辆多目标数据集上对提出的算法进行了验证,证明其对车辆多目标检测的优势.实验... 相似文献
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在自动驾驶场景中,能够实现对前方车辆准确和及时的识别是至关重要的.本文对YOLOv4的主干网络进行修改,形成了YOLOv4-Efficient目标检测算法,在保证检测准确率的情况下,提高了检测速度.通过使用一种轻量级算法Efficient?Net代替YOLOv4的主干提取网络CSPDarknet53.改进后的模型参数量... 相似文献
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Considering that the generalization of the learning machine performed poorly in the present intuitionistic fuzzy kernel matching pursuit algorithm(IFKMP)due to its training method and stopping criteria,a new recognition method based on intuitionistic fuzzy kernel matching pursuit ensemble(IFKMPE)was proposed by introducing the idea of ensemble learning.In IFKMPE,the double perturbation strategy including sample and parameter perturbation was applied to generate the sub-learning machine,the recognition results were fused by the principle of majority voting,and therefore both the classify accuracy and generation ability were enhanced.Simulation results show the new algorithm IFKMPE performs better in terms of recognition accuracy and stability of sample learning compared with the traditional ones. 相似文献
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针对红外图像分辨率低、背景复杂、目标细节特征缺失等问题,提出了一种基于YOLOv5s的改进实时红外小目标检测模型Infrared-YOLOv5s。在特征提取阶段,采用SPD-Conv进行下采样,将特征图切分为特征子图并按通道拼接,避免了多尺度特征提取过程中下采样导致的特征丢失情况,设计了一种基于空洞卷积的改进空间金字塔池化模块,通过对具有不同感受野的特征进行融合来提高特征提取能力;在特征融合阶段,引入由深到浅的注意力模块,将深层特征语义特征嵌入到浅层空间特征中,增强浅层特征的表达能力;在预测阶段,裁减了网络中针对大目标检测的特征提取层、融合层及预测层,降低模型大小的同时提高了实时性。首先通过消融实验验证了提出各模块的有效性,实验结果表明,改进模型在SIRST数据集上平均精度均值达到了95.4%,较原始YOLOv5s提高了2.3%,且模型大小降低了72.9%,仅为4.5 M,在Nvidia Xavier上推理速度达到28 f/s,利于实际的部署和应用。在Infrared-PV数据集上的迁移实验进一步验证了改进算法的有效性。提出的改进模型在提高红外图像小目标检测性能的同时,能够满足实时性要... 相似文献
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针对核匹配追踪算法(KMP, kernel matching pursuit)进行全局最优搜索导致学习时间过长这一缺陷,汲取直觉模糊c均值聚类(IFCM, intuitionistic fuzzy c-means)算法的动态聚类特性优势,提出一种基于直觉模糊c均值聚类的核匹配追踪(IFCM-KMP, intuitionistic fuzzy c-means kernel matching pursuit)算法,且对UCI库中4组实际样本数据进行了分类实验及有效性测试.最后,选取高分辨距离像(HRRP)这一弹道中段目标识别常用的特征属性,对其进行特征提取获得子像,并分别采用FCM,KMP,IFCM-KMP 3种算法对真弹头进行目标识别仿真实验及结果对比分析,充分表明了IFCM-KMP算法用于弹道中段目标识别较之FCM、KMP的优越性及有效性. 相似文献
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传统显著区域提取红外舰船目标检测算法进行图像处理时虚警率高,而深度学习的红外舰船目标检测方法速度慢。针对这些问题,提出了一种将传统的目标提取与深度学习中分类的思想相结合的红外舰船目标检测算法。首先通过高帽变换(TOP-HAT)和 低帽变换(Bottom-HAT)对图像进行处理,然后通过阈值分割方法和归并算法对图像进行候选区域的提取,再运用深度学习中分类的思想完成对目标船舰的检测。通过测试数据集进行实验并对比分析,结果表明改进后的检测算法平均精确度达到83.69%,较之于传统显著区域提取算法精确度提升了8.09%,较之于Faster-R-CNN算法每百张检测时间缩短了2 s。 相似文献
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针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。 相似文献
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提出了一种基于自适应模糊推理PMHT算法对红外序列图像的小目标进行跟踪和检测.对红外序列图像进行中值滤波、边缘提取、海天线识别与对消等预处理后,可以提取出若干个备选小目标,通过PMHT与模糊自适应相结合算法来实现对备选目标的跟踪和数据关联,最后,根据先验知识和检测条件实现小目标检测.算法通过模糊自适应来调整系统噪声方差,经过多次迭代,从而实现数据关联以及目标模型实时检测.另外,在多目标跟踪中存在目标重叠的现象,运用"记忆和填充"方法来解决多目标的合并和分裂问题,算法易于硬件实现.通过对实际的红外序列图像进行小目标检测,验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献