基于协同训练的低空运动平台动态人物阴影检测

针对现有视频监控中人物阴影检测大都采用背景减法,难以实现低空运动平台下的动态检测问题,提出一种针对低空运动平台的动态人物阴影检测方法.在改进现有的3种室外人物阴影像素特征的基础上,提出一种亮度反差区域特征,并通过实验给出了其优化组合模式;基于像素与区域特性的独立性构建双视图分类器,设计了与之相适应的半监督协同训练策略;最后针对实时处理需求,提出了通过随机采样改善学习效率、利用支持向量机解决小样本学习问题的加速方案.实际低空运动平台下的实验结果表明,该方法具有较高的人物阴影检测率与较好的算法鲁棒性,可有效地解决低空运动平台下的高质量动态人物阴影检测问题.

低空超高速运动平台测高算法

针对传统线性调频连续波雷达在低空超高速运动平台的高度测量中高度表会受多普勒徙动和距离徙动影响的问题,提出了一种脉冲频移调频体制的发射波形,利用回波特性抵消多普勒徙动和距离徙动,结合移位能量归一化变换(Shift Normalized Energy Transform,SNET)自适应测高算法,在满足系统测高精度的前提下大大提高了计算效率,满足系统实时性要求。软件仿真证明了所提的发射波形和算法的正确性。