基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法

在数据融合的基础上,以红外/毫米波双模传感器的智能融合结构为模型,将模糊神经网络与D-S证据理论相结合,提出了一种新的目标识别方法.该算法根据红外/毫米波传感器的性能及工作范围,构造模糊变量作为神经网络的输入,根据神经网络的不同输出判别目标的真伪,并利用D-S证据理论进行目标身份识别.仿真结果证明了该算法的可行性.     

基于图像匹配加速算法的金刚石氮–空穴色心轴向识别

场矢量探测是量子精密测量的重要分支,在基础物理、生物医学、材料科学等领域,都有着广泛的应用.金刚石氮-空穴(Nitrogen-Vacancy Center)色心作为量子传感器,在室温下具有较长相干时间,可以实现纳米尺度的磁场探测.为了实现纳米分辨率的磁场重构,需要选取金刚石中三个不同轴向的NV色心作为磁场传感器.实验上...     

负泊松比蜂窝材料抗爆炸特性及优化设计研究

为了深入研究车辆底部防护组件爆炸冲击下的结构响应,提高防护型车辆的抗爆炸冲击性能,建立了某车辆底部防护组件在爆炸冲击下的有限元模型,并进行爆炸冲击台架试验验证了有限元模拟的可靠性;将内凹六边形负泊松比蜂窝材料作为防护组件的夹芯部分,分析负泊松比蜂窝材料在爆炸冲击下的变形模式,并对比了同等质量的其他3种防护组件的抗爆炸冲击性能。结果表明,含有负泊松比蜂窝夹芯的防护组件具有更优的抗爆性能。建立了以内凹六边形负泊松比蜂窝胞元尺寸参数为设计变量的多目标优化问题的数学模型,采用多目标遗传算法获得胞元几何参数的最优方案,有效降低了防护组件基板的最大挠度和最大动能。     

基于三线性分灾模型的结构多目标抗震优化设计

基于分灾抗震设计概念,发展了基于三线性分灾模型的结构多目标优化设计方法。以防屈曲支撑为分灾构件的框架结构为例,针对分灾构件设计参数,采用多目标遗传算法进行分灾结构多目标优化设计。最终得到了分灾框架结构分灾构件用量和层间位移角等重要特性的多目标优化关系,并进行了相关讨论。结果表明,结构多目标分灾优化模型可以综合考虑结构造价和抗震性能等,并可以根据目标偏好有效地满足设计需求;分灾构件对抗震性能的作用随着震级增大而增强,使用分灾构件的结构能够更好地抵御强震的作用。     

基于粒子滤波的运动目标光电定位仿真研究

运动目标的光电定位不能像静止目标那样简单做均值滤波,鉴于此,引入粒子滤波算法,它不仅可以应用于线性系统,而且还适用于非线性系统。结合光电定位需求,详细推导了计算公式及初值和参数选取公式,对只含测量噪声以及含有测量和运动噪声等的海面运动目标光电无源定位算法进行了仿真计算,验证了算法的有效性,讨论了噪声强度对滤波效果的影响,滤波参数选择对滤波效果的影响,目标运动方式对滤波跟随性的影响,重采样算法对滤波效果的影响等。所得结论为:粒子滤波可用于运动目标光电定位过程,可有效降低定位误差;粒子滤波算法具有较强鲁棒性,适用于噪声较大、目标运动形态变化大等情况。     

高炮电视跟踪系统对超低空目标截获概率仿真实验研究

针对高炮电视跟踪系统目前无法通过实装试验方式对超低空目标截获概率进行考核的问题,分析了影响截获概率的因素,如地面图像和目标同时处于光电系统视场中对光电系统图像处理的影响,通过搭建软件和硬件环境,建立了一种基于三维虚拟试验场的仿真试验方法。构建了典型的测试用例,利用仿真系统采集视频,将图像输入到视频跟踪器中进行处理,通过对输出数据进行处理,可定性或定量判定是否可以截获目标。该方法应用于某型轮式弹炮结合防空武器系统试验,验证了该方法的有效性。     

无人机对地目标自动检测与跟踪技术

针对无人机图像帧序列具有平台高速运动,视角旋转强烈,需要实时处理等特点,提出一种基于双级旋转不变特征空间检测（粗匹配-精细匹配）与并行特征提取跟踪的无人机对地目标图像帧序列自动快速目标检测与跟踪算法。采用图像子块的平均灰度值、灰度值方差、灰度值梯度构建特征空间。通过构造图像特征空间的方法来快速筛选待匹配图像的可疑区域,删除大量的背景区域,检测算法使用全局初步匹配加局部精细匹配的方法来规避算法复杂度的缺陷。理论及实验分析表明:该算法实时性强,对图像的旋转畸变具有抵消作用,对异常情况可以恰当处理,且全局初步匹配流程具有可移植性,可以在其他图像匹配跟踪算法中充当预处理器。实验结果表明:该算法在无人机对地的情况下可以保证对地面目标的稳定跟踪,配套检测算法具有较好的实时性,满足无人机图像目标检测跟踪实时处理的需要。     

基于伪模态转换的红外目标融合检测算法

为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.     

根据表面反射特性进行目标探测的波段选择

计算和分析了表面反射特性对选择波段进行目标探测的影响.通过引入正交子空间投影方法,将背景信号从接收到的混合光谱中消除,从而达到压缩背景信号的目的.并在此基础上运用匹配跟踪算法自动地进行优化波段的选择,达到选择最佳波段的目的,从而进行目标探测.在大气外实际目标的探测中,得到了进行大气外目标探测的波段选择与目标表面反射特性的关系.     

红外运动小目标的检测

通过分析天空背景下红外运动小目标、噪音以及背景的特征,提出一种检测方法·首先利用向量小波变换对运动图像进行预处理;其次采用图像差分进行目标的粗检测,提取出候选目标;最后可根据运动目标和噪音的特征对候选目标进行识别,检测出真实的运动小目标·实验证明,该方法可有效检测天空背景下红外运动小目标·