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针对目前商用日盲紫外/可见光双谱段电晕探测仪对故障的判定效率低且容易受噪声干扰问题,本文提出了一种微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法。在分析电晕目标和噪声时间域统计特性的基础上,该方法利用电晕目标在时间域连续的特点,首先完成灰度图像二值化、形态学膨胀等预处理,其次将N帧连续图像累加后阈值化,最后进行特征提取,获取电晕位置、面积等特征信息,实现电晕的自动实时检测。在完成设备辐射标定的基础上,可立即回溯得到故障的光子计数参考值。建立了该方法的探测概率、虚警率数学模型。将其在高速数字处理平台TMS320DM642上实现并输入测试视频,结果表明:在典型参数情况下该方法单次检测虚警概率为2.85×10-5,处理时间小于120 ms,可实现微弱日盲紫外电晕的实时检测。 相似文献
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通过分析多像素光子计数器(MPPC)的工作原理和其光学串话(OC)效应的特点,提出在使用MPPC输出雪崩信号的幅度或电荷量作为光子计数的参量时,利用MPPC的OC效应能提高MPPC的光子探测效率的观点,并从理论上分析了OC效应对光子探测效率的影响。理论分析结果显示,在这两种光子计数模式下,利用OC效应能明显提高MPPC的光子探测效率。利用本文模型计算得出当MPPC的雪崩单元数M为1 600个,忽略OC效应时的光子探测效率等于30%,光学串话概率等于50%,以及单脉冲入射光子数均值为10时,包含OC效应影响的等效光子探测效率可提高50%,达45%左右。该结果对MPPC在天体物理、粒子物理、荧光光谱探测等弱光探测场合的应用有一定指导意义。 相似文献
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机载红外探测系统在近地背景下检测目标时,地面将对弱小目标产生严重的干扰,导致传统检测方法对弱小目标的检测性能下降。针对该问题,利用生成对抗网络提出一种近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测方法。将深度自编码器作为生成对抗网络的网络框架,引入inception机制对视觉信息进行多尺度特征提取,并引入残差块来缓解梯度消失问题。在神经网络的对抗训练中,生成器考虑了移动损失与对抗损失两个损失函数,提高了生成器的训练效果。最终,在公开的无人机机载红外探测数据集上完成了实验,结果表明所提方法能在近地背景下成功检测出红外弱小目标,且检测的平均精度与速率均优于其它对比方法。 相似文献
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