人工神经网络在目标图像识别中的应用

运用高阶神经网络的理论和模型，借助相似三角形的特征提取方法和高分辨率图像的粗编码方法，研究了目标的平面二值边缘图像的ＴＳＲＩ模式识别问题．通过对Ｆ－１８飞机和返回式宇宙飞船两类目标图像进行特征提取、粗编码、训练和分类检测，证明了人工神经网络应用在引信目标成像的识别上相对传统的数字方法具有极大的潜力和优越性．

近炸引信的智能信息处理与神经元网络技术

本文根据有关文献,介绍了正在发展的“灵巧”弹药概念与相关的引信信号处理新技术。作者认为在开展基于逻辑规则的近炸引信快速信号处理研究的同时,开展人工神经元网络技术在近炸引信信息处理中应用研究是十分必要的。

微机控制的引信低频部件自动选配和测试系统设计

介绍了一种可用于引信生产线的引信低频部件自动元件参数选配和性能测试系统。该系统由一个微型计算机系统、一个专用的接口仪器和一个引信低频部件装配板组成。实际应用表明,与人工操作系统相比,选配和测试速率可提高5～10倍。因此,可在引信工厂中代替传统的手工操作,实现部件选配和测试的自动化。

神经网络在引信智能信息处理中应用的研究

介绍了应用神经网络进行引信智能信息处理的探索性研究。采用BP算法建立了无监督特征提取的图象识别系统,包括三层网络自动联想机与两层网络信息提取器,实现了对输入图象的训练、记忆与分类。研究结果表明该方法技术可行,在一定程度上体现了信息处理的智能性。

浅谈智能与近炸引信智能化的概念

该文试图就智能的概念、人工智能科学与技术的发展包括智能控制、智能计算机的发展进行一般探讨。根据对文献资料的综合分析与初步研究提出了近炸引信智能化的设想。

基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法及应用拓展

从两个方面拓展了基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法的应用范围.首先是全景图像的拼接.不同于传统的方法,该方法不需要准确控制相机的运动,不需要知道相机的焦距等内部参数,也不需要检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际应用的需要;同时,实验也表明,该方法应用于弱透视图像的配准,也具有很好的配准效果.另一个拓展是图像曲线的匹配.传统的曲线匹配方法一般通过曲线特征点(如角点、曲率极值点等)之间的对应求得曲线间的变换参数.一种新的思想是先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier-Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到对两条曲线的匹配.大量实验表明,该方法对射影畸变不是十分显著且摄像机为一般运动下获得的图像之间的配准问题(如手持数码相机获取的图像之间的配准问题)均能取得比较好的配准效果.

红外序列图像小目标检测与跟踪技术综述

指出了小目标检测与跟踪中存在的难点问题;综合该领域近年来的研究成果,按照检测与跟踪的先后次序,将算法分为DBT和TBD两大类,并给出相应的数学模型和各自的主流方法;对两大类算法的执行性能进行了比较;最后指出该领域可以深入研究的方向。

基于SIFT特征的遥感影像自动配准

遥感影像的自动配准是长期以来一直未能很好解决的一个重要问题。本文将视频图像匹配中获得巨大成功的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征应用于遥感影像的自动配准问题中,并且针对遥感影像的成像特点,给出了一种具体的特征匹配方法。对航空和航天遥感影像在不同的变形、不同的光照变化和不同的分辨率下进行的大量实验表明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点。

基于多小波的信号奇异性分析方法

多小波具有很强的信号处理能力,而信号的奇异性用于表征信号突变或是不规则变化性质,包含了信号的重要信息,研究多小波的信号奇异性分析方法有重要意义。基于此,分析多小波的信号处理能力和信号的奇异性特性,推导出多小波变换模极大值与信号奇异性之间相应的关系,并将其应用于图像处理,仿真实验结果表明,多小波变换能很好的刻画信号的奇异性特征。

粗糙集知识发现的研究现状和展望

通过对粗糙集知识发现理论发展历史的回顾 ,对粗糙集知识发现研究现状的探讨 ,结合目前主要的粗糙集知识发现系统 ,指出了粗糙集知识发现存在的问题 ,并对今后几年的研究进行了展望。

基于不变矩特征匹配的快速目标检测算法

针对采用图像二维不变矩匹配时 ,计算量大、耗费时间长的缺点 ,提出了一种基于不变矩特征匹配的快速目标检测算法。该算法首先用滤波后的图像直方图不变矩进行匹配 ,匹配成功后 ,再用图像二维不变矩进行检验和确认。实验表明 ,该方法能有效抵抗图像对比度、亮度及旋转的影响 。

基于信号奇异性分析的小目标检测方法

提出了一种新的基于信号奇异性分析的小目标检测方法,该方法将图像中的小目标看作是图像信号中的奇异点(突变点),利用小波变换模极大值点同信号奇异点之间的对应关系,结合信号奇异性与模极大值在多尺度上的变化规律,实现噪声抑制和信号增强,然后通过区域分析,检测图像小波变换模极大值,进而实现小目标检测。实验结果证明该方法是行之有效的。

基于局域灰度概率分布的小目标检测方法

文章将红外图像目标与背景的灰度差转换为局部范围内的灰度概率差,在局域概率分布图像上实现小目标的检测,然后通过多帧累加判决的方式将真实目标从噪声点和伪目标中检测出来,仿真实验表明,该方法能有效检测像素占1～3个的小目标,同时具有良好的实时性能.

一种激光引信成像探测新方法

提出了激光引信环视扫描成像探测新方法,其原理是探测目标表面反射回波,是主动探测方式。该方法成像独特,利用弹目交会过程中的周向扫描和相对高速运动,使目标各部位依次进入和退出探测视场来完成对目标各部位成像探测。通过目标回波功率和图像边缘弱化的计算,获得目标二维形体图像。以后对图像进行处理,识别出目标易损部位并输出弹目交会信息作为引爆控制信号,对战斗部实施定向起爆控制,以精确打击目标。仿真结果表明,该成像探测方法及所建仿真模型是正确有效的。

迫弹引信涡轮电机模拟信号发生器设计

本文研究作为迫击炮弹引信电源的涡轮电机的模拟问题。首先在理论上分析了迫击炮弹的典型弹道特征,对涡轮电机速度/频率的数学关系和涡轮电机全弹道的输出特性进行了理论推导。然后利用实际迫弹引信涡轮电机的吹风实验数据,拟合得到涡轮电机全弹道频率响应曲线。最后在理论推导的基础上设计了模拟涡轮电机输出的硬件电路和软件程序,作为迫弹引信的模拟供电电源,并实现了引信信号的自动采集、分析和判别。实验结果表明本文设计的迫弹引信涡轮电极模拟信号源满足科研生产的实际要求。

BP神经网络和遗传算法在货车车锁检测中的应用

为实现货车自动检测记录系统 ,需要根据货车的图像检测进站货车车锁是否存在 .提出一种基于 BP神经网络和遗传算法的货车车锁检测方法 .首先提取图像的投影特征、边缘图像的矩向量特征以及灰度直方图特征 ,然后用 BP神经网络进行检测和定位 ;同时引入遗传算法 ,利用遗传算法的高并行性和鲁棒性 ,可以较快地完成全局搜索 ,而不会陷入局部最优 .实验结果表明 ,该方法能有效地克服货车车锁种类多、变形大以及光照变化的影响 ,具有较高的检测速度和检测成功率 .

联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型研究

通过分析关联规则挖掘和联机分析处理 (OL AP)的特点 ,提出了一种联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型 ,并给出了其代数结构描述 ;在此基础上 ,提出了一种基于 OL AP的关联规则挖掘理论 ,从而为简化挖掘步骤 ,提高挖掘效率奠定了理论基础 ;使用超市的实际数据进行实验分析 ,验证了该模型及其挖掘理论的正确性和可行性 .

用于近距目标探测的激光引信技术

分析了激光引信技术发展状况及工作原理。针对目前在研的激光引信关键技术,即微激光器技术和激光成像技术,比较了微激光器与半导体激光器的性能,并对微激光器技术抗气悬体干扰与目标识别的信号处理方法进行分析;提出激光成像技术探测机理及图像处理过程中应注意的问题和解决方法。最后对激光引信技术现存问题及今后发展方向提出了自己的看法,为进一步研究提供参考。

用于成像引信图像识别的局部特征提取技术

根据成像引信的扫描成像机理 ,在详细分析了引信目标图像特性的基础上 ,论述了四种适用于引信目标图像识别的局部特征 :角点、轮廓曲线段形状特征、线矩和弯曲能量 ,并提出了一种子块特征的提取算法。最后 ,分析了在应用局部特征进行图像识别时遇到的问题并指出了解决方法。本文的研究对于其他不完整图像识别问题 ,如工件识别、机器人视觉、场景分析、医学图像的解释、飞行器的识别等 。

动态红外图像仿真研究

本文研究了飞机目标动态红外图像仿真技术。分析了飞机目标红外辐射特性,包括发动机、尾焰、尾喷口及飞机蒙皮的辐射计算方法。应用LOWTRA7软件包进行了目标和背景的动态图像仿真计算,可以为制导和火力控制提供仿真的红外动态图像。