基于多重注意力机制与响应融合的孪生单目标跟踪算法

针对孪生全卷积网络的单目标跟踪算法因无法提取到目标的高层语义特征和无法一次性集中关注并学习到目标的通道、空间及坐标特征导致在复杂场景下面临目标形变、姿态变化及背景干扰等挑战时,出现跟踪性能下降以及跟踪失败的问题,提出了一种基于多重注意力机制与响应融合的孪生网络单目标跟踪算法用来解决这一问题。在该算法中设计了小卷积核与跳层连接特征融合的深层骨干特征提取网络、改进型注意力机制及卷积互相关后的响应融合运算这3个模块用来提升该算法的跟踪性能,并通过消融实验验证了这3个模块的有效性。最后,经在OTB100基准数据集上测试,跟踪精确度达到了0.825,跟踪成功率达到了0.618。同时与其他先进算法进行对比,结果表明该算法不仅可以有效应对复杂场景下目标跟踪算法性能下降的问题,还可以在保证跟踪速度的前提下,进一步提高跟踪的精度。

基于神经网络特征线提取的飞机位姿识别方法研究

为实现复杂情况下的飞机位姿识别,提出了基于神经网络特征线提取的位姿识别新方法。该方法利用3D模型进行图像渲染,通过添加背景形成数据集,为提高算法鲁棒性进行了数据集增强。特征线提取模型采用卷积神经网络提取目标深度特征,利用热力图获取飞机特征线。结合飞机特征线、飞机3D模型以及n线透视方法解算目标位姿。该方法建立的飞机特征线提取模型,在复杂背景下准确率约为91%。叠加了各类噪声后,准确率为84%。飞机位姿通过EPnL算法与非线性优化进行求解。在目标背景复杂的情况下,实验得到的平均预测角度误差约为0.57°,平均预测平移误差约为0.47%。图像叠加各类噪声后,得到的平均预测角度误差约为2.11°,平均预测平移误差约为0.93%。提出的飞机位姿识别方法在复杂背景、各类噪声影响下可以较精准地预测飞机位姿,应用场景更加广泛。

激光雷达电力巡线点云自动分类方法研究

针对机载激光雷达电力巡线的三维点云,设计一种全自动的电线、电塔和地面点云分类方法,为输电系统净空排查提供必需的前提。方法的核心是充分利用激光点云走向的全局统计特征,最大限度减少对局部特征的依赖,以免造成适用局限性。通过国家电网十几段电力巡线数据的应用测试,显示该方法的自动化程度和普适性都很好,大大减少了以往通过商业软件人工交互式分类的工作量,对同样的数据集和分类结果,处理时间由平均1 h缩短到一两秒钟,大大提高了作业效率和用户体验。

基于背景运动补偿的红外目标运动分析

介绍了基于运动补偿的红外目标运动分析方法。阐述了运动补偿的必要性、过程原理和实现方法,并用之于对红外运动目标的视频跟踪,通过用背景运动量补偿目标的相对运动量,得到明确而直观的目标运动轨迹,有效地揭示了目标运动的内在规律,为红外目标的轨迹预测与跟踪提供了更有效的分析依据。

红外图像去噪中形态学结构元素的选取

用形态学滤波算子作用于红外图像,去除其中的噪声.用生长四叉树的方法获取图像中的信号尺度分布,建立尺度直方图,并据以确定形态滤波运算所要用的结构元素的最佳尺寸,从而为基于形态学的红外图像处理中结构元素的选取提供了一个客观的方法.

激光点云中输电线拟合与杆塔定位方法研究

通过竖直直方投影和均匀网格离散将激光雷达扫描得到的输电线路三维点云降维成二维灰度图像,提取其中直方响应最大的地方作为杆塔的水平位置,分离杆塔,输电线在走向上以杆塔为界分段;再沿其悬垂面的法线方向对各段输电线作正投影,对投影的散点进行迭代的鲁棒二次曲线拟合,实现在竖直方向上的各层输电线的分离。杆塔的提取和输电线的拟合是实现电力系统净空排查分析、输电线点云实体化和场景漫游的重要环节。

一个输电线系统净空排查算法的优化过程

针对激光雷达扫描得到的输电线路三维点云数据,在对象分类的基础上,设计一个全自动的净空排查算法,以确定输电线路与周围地物是否有过于接近的情况。由于净空排查的基本算法相当耗时,故采用了包围盒、循环调整、降维、多分辨率、并行运算等措施,对基本算法作了7级优化,使算法速度提高超过20 000倍,最终达到亚秒级的耗时。

图像中近圆形对象的一种识别方法

介绍了一种利用多特征联合概率的红外图像中近圆形对象检测方法,通过计算图像中诸多小段曲线的弯拱方向来获得图像中各处存在圆的概率,并用梯度强度对这些概率进行加权,再结合对象内部为空洞的概率,共同形成对图像中近圆形对象所在位置的一个判决。经与经典的Hough变换法相比较,表现出一定的优越性。对一组不同特征的红外图像进行测试实验,均能检测出近圆形对象,表现出一定的适应性,对某些应用场景中的目标检测与识别有辅助价值。

激光雷达辅助驾驶道路参数计算方法研究

针对特定场景辅助驾驶的需求,构建道路场景车载激光雷达三维扫描系统,并设计基于三维激光点云的道路参数提取与计算方法,包括路面宽度、横杆或桥梁或隧道限高、拐弯半径等等,为辅助判断道路的可通过性提供决策依据。测试和对比实验表明,所设计算法效果稳定、精度良好,在效率和自动化程度上有一定优势,可为辅助驾驶提供非常有益的决策参数。

用不同核函数的SVM对红外目标进行运动和轨迹估计

研究用支撑矢量机(SVM)进行了红外目标运动估计的方法,并与传统方法进行比较,分析了核函数对估计结果的影响。实验表明,SVM在函数估计应用中是有效的,并表现出更强的普适性和更高的精度。

地平式跟踪系统中目标角速度与角加速度分析

在需要对目标进行实时跟踪瞄准的火控系统设计、论证与分析中,经常要估算目标运动的角速度、角加速度及其变化规律,以作为跟踪系统设计的依据,但目前很难找到针对此类问题的系统性论述。为此,以经常涉及的空间远程目标为对象,从理论上对地平式跟踪系统中目标运动的角速度、角加速度、最大角速度、最大角加速度等物理量进行了严格推导,给出定量的计算公式,并将理论计算结果与对某目标的实测数据进行了比较,证明了理论公式的正确性。从推导过程看,所得公式同样适用于近程目标。

用数学形态学方法进行红外图像分层解理

将形态学算子作用于高噪声,低质量的红外图像,对之进行分层解理还原,即将原本由各种信号叠加而成的红外图像重新分解成器件噪声,工作噪声和目标,背景等不同层次的信号。这种图像解理方法,以几何论和集合运算为基础,因而原理直观,计算简单,能为红外目标识别与跟踪提供有益的预处理。

一种采用形态距离匹配度量的图像匹配方法

阐述了形态距离匹配度量(MDM)的算子与计算过程,并用之于多目标视场中的目标识别过程,将实验结果与传统的累差匹配度量(ADM)进行了比较。研究表明,前者在相似目标识别中更有优势。

小角度随机往复振动条件下陀螺姿态测量研究

应用JG-8陀螺组合体,研究其用于小角度随机往复振动条件下的姿态测量,建立了改进的递推线性回归算法,对原始角速度积分值分段拟合,用直线斜率来实时修正原始角速度,修正值积分后得到振动台3轴实时角度值。实验中,通过把陀螺姿态测量数据与线尺数据、含姿态引导数据与观测设备闭环后的编码器读数的比较,验证了该处理方法能有效地消除信号中不稳定的直流噪声,使姿态测量精度达到0.3°以内。

利用自适应卡尔曼滤波实现光电跟踪中的复合控制

为了在光电跟踪控制系统中实现复合控制以提高跟踪精度,构建了基于模型自适应卡尔曼滤波算法的复合控制结构。首先,利用跟踪脱靶量数据和仪器位置数据合成目标角位置数据;然后,利用模型自适应卡尔曼滤波算法对目标角位置数据进行滤波估计以获得目标角速度信息;最后,将目标角速度信息前馈到速度回路,从而构成复合控制系统。实验结果表明:采用复合控制结构后,目标跟踪精度提高了50%。基于模型自适应卡尔曼滤波算法的复合控制技术能够在保持原反馈控制系统稳定性的条件下提高跟踪精度。

运动背景下弱小目标的提取算法

对低信噪比运动背景下序列图像中弱小目标的提取算法进行了研究,提出一种新的目标提取算法。根据运动背景的相关性和目标运动的连续性,采用背景模板匹配技术,计算各帧背景运动量,去除复杂背景,用自适应预估和阈值分割技术捕获跟踪目标。实验中,结合所研究的算法,对100帧包含低对比度弱小目标的运动图像序列进行了处理。实验结果表明,此方法能有效地实现目标的自动捕获与跟踪,跟踪效率高,跟踪稳定。

运动平台目标引导数据解算及误差分析

根据平台和目标的位置、姿态信息,利用旋转矩阵建立了运动平台目标引导模型。在此基础上进行仿真分析,通过计算平台和目标数据存在不同水平误差条件下引导数据的精度,研究了平台和目标数据对引导数据精度的影响。仿真结果表明,对方位角引导数据精度影响较大的参数为平台经度,纬度以及航向角;对俯仰角引导数据精度影响较大的参数为平台经度、纬度、俯仰角以及横滚角;对距离引导数据精度影响较大的参数为平台经度和纬度。

基于Hessian矩阵本征分解的目标中心线提取算法

在对动态目标闭环跟踪过程中,目标中心线的提取对目标的定位以及实时姿态判定有着重要影响,是实现高精度定位以及姿态判定的重要依据。根据Hessian矩阵在微分几何中的意义以及动态目标的成像特点,提出一种基于Hessian矩阵本征分解的目标中心线提取算法。算法在分割出目标的基础上,进行欧氏距离变换并建立关于目标的灰度Hessian矩阵,对Hessian矩阵进行本征分解,获取目标中心的初始点集,对这一点集采用随机采样一致算法进行野值剔除,最终拟合出目标的中心线。为了验证算法的有效性,设置了评价机制,并和前人提出的若干算法进行了对比,仿真实验表明该算法具有较高的稳定性和准确性。

车载激光雷达三维点云重构与漫游方法

针对车载激光雷达系统,建立了由激光扫描仪数据、载车GPS数据、载车姿态数据进行激光点云解算与重构的数学模型,得到道路及两侧景物的三维点云场景。根据载车行进轨迹,用Open GL三维引擎技术,实现对道路两侧景物的三维漫游。研究将激光雷达应用于车辆和飞行器的防撞预警,此技术具有快速、主动获取障碍物的高精确度三维坐标,探测距离远,受天气影响小的优势。为能见度低、障碍物较多情况下的车辆和飞行器的防撞提供了一个可行的技术途径。

面向光电图像目标检测跟踪的距离信息处理

针对复杂背景下,光电图像目标检测跟踪的难题,分析了基于光电图像目标检测跟踪的基本模型。依据距离信息的空间维度和包含的信息量,提出将距离信息划分为标量距离信息、矢量距离信息以及阵列距离信息的分类方法;系统地研究了面向光电图像目标检测跟踪的距离信息处理方法。通过分析研究得出光电图像目标尺寸与标量距离信息的关系;提出将图像高层特征匹配模型从平面扩展到三维立体空间的图像匹配方法;总结了阵列距离信息在目标检测识别中的应用价值。通过面向光电目标检测跟踪的距离信息处理方法的分析研究,为融合距离信息的光电图像目标尺度分析、图像匹配以及目标种类辨识提供了理论依据。