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面向高机动目标检测的激光雷达探测图像分角域识别方法
1
作者
韩钰
王磊
+1 位作者
郑金亮
王紫玉
《重庆科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第3期93-98,110,共7页
高速移动和快速变换的运动模式容易导致目标模糊,从而无法准确识别目标的轮廓、形状和位置。为此,提出了面向高机动目标检测的激光雷达探测图像分角域识别方法。首先,通过邻域范围内像素点距离异常检测,去除激光雷达探测图像中的噪声和...
高速移动和快速变换的运动模式容易导致目标模糊,从而无法准确识别目标的轮廓、形状和位置。为此,提出了面向高机动目标检测的激光雷达探测图像分角域识别方法。首先,通过邻域范围内像素点距离异常检测,去除激光雷达探测图像中的噪声和异常信号;然后,利用L-R算法解决目标高速移动造成的图像模糊问题;最后,采用基于互信息的自适应角域划分方法将图像分割成不同的角度域,并通过卷积神经网络在各角域中进行高精度目标识别,以实现高机动目标激光雷达探测。实验结果表明,该方法能够有效去除高机动目标造成的激光雷达探测图像模糊现象;相较于其他传统方法,该方法的目标识别率和全类平均精度较高、单图识别平均耗时较低,具有良好的识别效果。
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关键词
激光雷达探测图像
高机动目标
分角域
互信息
卷积神经网络
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职称材料
题名
面向高机动目标检测的激光雷达探测图像分角域识别方法
1
作者
韩钰
王磊
郑金亮
王紫玉
机构
安徽大学江淮学院
出处
《重庆科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第3期93-98,110,共7页
基金
2022年度安徽省高等学校科学研究项目(自然科学类)重点项目“基于PP-YOLO的目标表面瑕疵检测研究”(2022AH053061)。
文摘
高速移动和快速变换的运动模式容易导致目标模糊,从而无法准确识别目标的轮廓、形状和位置。为此,提出了面向高机动目标检测的激光雷达探测图像分角域识别方法。首先,通过邻域范围内像素点距离异常检测,去除激光雷达探测图像中的噪声和异常信号;然后,利用L-R算法解决目标高速移动造成的图像模糊问题;最后,采用基于互信息的自适应角域划分方法将图像分割成不同的角度域,并通过卷积神经网络在各角域中进行高精度目标识别,以实现高机动目标激光雷达探测。实验结果表明,该方法能够有效去除高机动目标造成的激光雷达探测图像模糊现象;相较于其他传统方法,该方法的目标识别率和全类平均精度较高、单图识别平均耗时较低,具有良好的识别效果。
关键词
激光雷达探测图像
高机动目标
分角域
互信息
卷积神经网络
Keywords
lidar detection images
high maneuvering targets
angular domain
mutual information
convolutional neural network
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向高机动目标检测的激光雷达探测图像分角域识别方法
韩钰
王磊
郑金亮
王紫玉
《重庆科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2024
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