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181.
为了快速、准确检测海天背景下远距离水平观测的船舶目标,提出了一种基于海天线提取和混合灰度差的船舶检测方法.首先,利用边缘检测算法将图像分为天空、海天线和海面三个区域,并根据海天区域连接点,采用直线拟合方法确定海天线的直线参数;然后提取海天线区域作为目标感兴趣区域,并在去除海面杂波和噪声等干扰后利用混合灰度差水平投影和垂...  相似文献   
182.
针对大动态范围下运动目标速度测量受限的问题,提出四光相干混频探测方法,通过提取多普勒频率以及移频量与多普勒差频可以实现更大动态范围的速度测量.在四光相干混频探测过程中,存在输出信号多和信号判别难度大的问题.为了解决以上问题,提出并设计空间偏振分光结构的四光相干混频探测结构,使用偏振分光技术实现四路输出信号的完全空间分离...  相似文献   
183.
弹道目标在中段飞行的过程中,存在平动和微动两种运动方式.由于平动会破坏微多普勒结构,为了获得目标的相关参数以便对目标进行识别,需要对平动分量进行补偿.针对该问题,本文提出了一种基于Shi-Tomasi角点检测算法的弹道中段目标平动补偿方法.该算法从图像处理的角度出发,可以有效的提取出图像中的角点信息.之后,根据得到的角...  相似文献   
184.
针对毫米波辐射图像中目标定位的问题,提出了一种基于区域标记的毫米波辐射图像金属目标定位算法.该算法通过分析金属的毫米波辐射特性以及毫米波辐射图像的特点,利用区域标记算法对图像中金属目标进行分割,并引入基于面积的虚假目标去除准则,采用计算重心的方法实现了金属目标的定位.实验表明,该算法既能对图像中单个金属目标又能对图像中多个金属目标实现准确定位,且不论目标的外形如何,都能得到其精确的中心坐标,为下一步目标的选择与跟踪提供了依据.  相似文献   
185.
SAR图像多尺度目标检测能够实现大场景SAR图像中关键目标的定位与识别,是SAR图像解译的关键技术之一.然而针对尺寸相差较大的SAR目标的同时检测,即跨尺度目标检测问题,现有目标检测方法难以实现.该文提出一种基于特征转移金字塔网络(FTPN)的SAR图像跨尺度目标检测方法.在特征提取阶段采用特征转移方法,实现各层特征图...  相似文献   
186.
视频摘要是监控视频浏览和存储的有效技术。在压缩比的限制下,现有的视频摘要生成方法容易导致重排目标碰撞和时序错乱。针对该问题,文中提出一种融合目标速度变化机制的视频摘要生成模型。在目标重排的能量函数中,除目标起始位置变量之外还加入了目标速度变量,从而能够同时改变目标的起始位置和速度,避免碰撞和时序错乱问题。随后使用马尔科夫链蒙特卡罗随机采样算法求解能量函数的最优值,得到了目标重排方案的最优解。实验表明,在压缩率相同的情况下,相较于其他方法,该模型生成的摘要视频中的目标碰撞和时序错乱的问题较少。  相似文献   
187.
对国内复眼仿生学的发展做了简要的回顾,定义了复眼光学系统的视场角、角分辨能力和其通光孔径.理论计算了蜻蜓复眼的有效视距,分别给出了在蜻蜓复眼的有效视距之外的点目标以及在其有效视距之内的长条状目标的通光孔径,说明了并列型复眼多孔径光电系统具有定向和跟踪能力.最后展望了复眼仿生学应用.  相似文献   
188.
为提高多目标人体行为识别的准确度,本研究借鉴了ST-GCN作者的思路,提出并改进一种基于深度学习的行为识别方法,该方法首先通过YOLOv5算法对视频序列的人体进行识别定位,其次利用改进的DeepSort跟踪算法对定位到的目标进行跟踪,并为每个目标分配不同的ID,再利用OpenPose提取目标人体的骨骼关节点,最后通过改进的ST-GCN算法实现人体行为的识别,从而解决多目标情况下人体行为识别错乱的问题。实验表明,相比原始未改进的算法模型,本研究改进的模型在识别准确率上提升了10%,证明了该方法的有效性。  相似文献   
189.
针对杂波与干扰复合的复杂环境,研究了雷达抗干扰及反杂波处理兼容性设计问题.首先,分析了传统旁瓣对消(SLC)采样及对消处理方法在应对杂波环境时存在的性能不足;然后,基于仿真及实测数据,对比分析了"先做动目标显示(MTI),再做SLC"、"先做SLC,再做MTI,等不同处理方法的抗干扰性能;最后,针对不同的应用场景,提出...  相似文献   
190.
Dempster-Shafer证据理论在目标意图预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了准确对目标意图进行预测,以便我方及时合理地作出战术决策,采用D-S证据理论对目标意图进行预测。首先提取出影响目标意图预测的各个态势因素,然后分析每个因素的影响效果。在此基础上建立目标意图预测的数学模型,利用D-S合成法则将所有因素的影响进行综合,并计算出各个可能命题的概率赋值并给出相应决策。最后,通过仿真实例验证了该方法在目标意图预测中的可行性和实用性。  相似文献   
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