一种基于模态域波束形成的水平阵被动目标深度估计

水面水下目标分辨与识别一直是被动声呐探测领域的难题.利用一种水平阵模态域波束形成算法获得己知方位目标声源的各阶模态强度,将其与不同深度的各阶参考模态强度进行匹配,最终实现了对声源的深度估计.仿真结果表明,该算法可以在信噪比为-10 dB的情况下,用300Hz带宽的信号样本,实现对声源深度的有效估计.系统分析了不同参数和不同波导条件对该方法目标深度估计性能的影响.其中,阵元数越多,模态样本数越多,计算频段越宽,方位估计精度越高,有效阵长越长,深度估计的性能越好.阵元间距和波导深度的变化不会影响该方法的深度估计性能,并且该方法的深度估计性能在声速剖面、海底参数等波导条件存在扰动时具有鲁棒性.

基于双目会聚型立体摄像机的目标深度测量

目标物体的三维测量是双目立体视觉的一项重要任务。基于视差的平行摄像机模型是最常见的用于三维重建的双目摄像机模型。一般双目立体摄像机不是严格平行的,所以采用上述方式进行三维重建时需要进行极线校正。提出了一种新的用于三维测量的双目摄像机模型,该模型针对一般常见的非平行的会聚立体摄像机模型。采用该模型进行目标物体的三维测距时,根据摄像机标定得到的相对外参,即可快速得到目标物体的深度信息。同时,本文从分辨率的角度对提出的深度测量方法进行了精度分析。实验结果验证了提出方法的有效性和可靠性。

水下目标深度测量误差源分析

首先研究了在深海环境下,采用基于三阵元垂直线列阵的水声探测系统进行水下目标深度测量的基本原理。然后从随机误差和阵元配置偏差的角度,对水下目标深度测量的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式。此外,对于相干多途水声信道干扰给水下目标深度测量精度的影响,也作了初步的理论分析。通过仿真实验,总结出各误差源对水下目标深度测量精度影响的规律,研究结果为进一步开展水下目标深度测量研究、提高测量精度奠定了基础。

垂直相关仪测量高速目标深度的仿真分析

高速运动目标产生结构振动噪声,其多普勒效应对相关信号处理的参数估计造成影响。双阵元垂直相关仪主要测量目标俯仰角,并对目标深度进行估计。由带通型限带白噪声的相关特性分析,推导了多普勒容限的理论计算公式,在积分时间较短的条件下可避免互相关损失。浅海多途信道将导致相关峰出现多峰现象,沿深度方向高速运动目标有助于抑制交叉峰。仿真结果表明,信号多普勒容限与理论分析一致,垂直相关仪的时域相关峰结构与实际目标及其界面镜像空间分布规律一致,因而有利于识别直达声信号,且目标深度测量误差控制在10 m内。

一种基于同态滤波的水下目标深度辨识方法

针对无深度采样的分布式采集节点水下目标深度辨识问题,提出了一种基于同态滤波的目标深度标识方法。该方法采用同态滤波技术,对采集节点拾取的目标信号和信道传输函数进行分离,得到其多途结构,形成一组与目标深度有关的二维数据;对分离所得信道传输函数与二维数据进行相关匹配分析,得到一组与深度有关的相似度系数,搜索相似度系数最大峰值位置实现对水下目标深度辨识。数值仿真表明,该方法不受声场传播模型限制,可对水下目标深度实现有效辨识,为解决无深度采样的分布式采集节点水下目标深度辨识提供一种思路。

拖曳阵被动合成孔径目标深度稳健估计

使用水下无人平台作为拖曳阵的载体,进行被动目标深度估计具有灵活性高和隐蔽性好的优点。针对实际应用中存在的平台自噪声干扰和阵列瞬时随机加速度扰动问题,提出了一种稳健的目标深度估计方法。该方法分为3个步骤,首先对阵元接收信号进行自适应噪声抵消和相位抖动滤波,然后对声压进行距离积分实现简正波模态估计,最后计算模态匹配度,最大值对应的深度为目标深度估计结果。仿真表明在干扰背景下该方法的目标深度估计稳健性优于传统方法,声源频率、合成孔径距离和信干比决定了目标深度估计误差。利用实验数据验证了该方法对水下低频线谱声源的深度估计能力。

基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究

针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题,在已获得有效的测距结果的前提下,该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征,建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时,算法虽均使用垂直复声强为匹配量,但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同,通过指定双矢量传感器的接收深度,实现目标深度分类模型匹配量的优化选取,从而实现目标深度分类算法性能的提升。仿真结果表明:该算法适用于目标频率激发3阶简正波的情况,算法的频率适用范围得以扩展。算法在低信噪比(SNR)情况下(SNR=0 dB)、复杂海洋波导中可以获得有价值的深度分类结果。

高放废物地质处置阿拉善预选区塔木素地段目标深度岩体质量预测

高放废物地质处置阿拉善预选区塔木素地段位于阿拉善地块北部,主要由二叠纪和三叠纪侵入的花岗岩类岩石构成,地壳稳定。断层较不发育,但发育韧性剪切带和韧-脆性变形带,节理受区域构造控制,地表岩体质量以Ⅲ级岩体为主,其次是Ⅳ级岩体。根据钻孔岩芯编录和力学试验数据,对岩芯质量进行评价,岩芯基本质量较差,TMS01钻孔以Ⅴ级岩体最多,TMS02钻孔以Ⅲ级岩体最多。对比岩体质量和测井数据,发现岩体质量与岩体的物理参数具有明显的相关性。通过和CSAMT剖面上对应位置的对比,建立了岩体质量与电阻率的关系。结合地表岩体质量、钻孔岩芯质量和物探剖面,对目标深度岩体进行了预测:目标深度(600 m深左右)岩体质量以Ⅱ级和Ⅲ级岩体为主,局部有Ⅰ级岩体和Ⅵ岩体。

基于双水听器的浅海水声目标深度分类方法

针对现有水声目标深度分类方法存在阵元数目要求较高、频率适用范围有限、信噪比要求较高的问题,基于有效深度模型,利用不同深度处双水听器采集的声压信号计算出声压互谱信号,根据声压互谱信号的深度分布特征,提出了适用于低信噪比工况的浅海水声目标深度分类方法.利用声压互谱有功分量的符号分布进行目标深度分类,仿真分析了接收深度、声源频率、信噪比、线谱稳定性、声速分布对算法性能的影响,验证了算法的可行性与稳健性.算法适用于线谱频率激发三阶简正波的情况,算法的频率适用范围得到进一步扩展,在低信噪比工况下仍能获得较好的深度分类效果.

基于自适应对焦窗口的计算鬼成像目标深度估计方法

在计算鬼成像(Computational ghost imaging,CGI)系统中,可以通过估计重构图像的模糊程度获取目标的轴向深度。但该方法易受到背景噪声干扰,且要求像质评价函数有较长的工作距离,导致所需的采样次数较高,限制其实用性。针对这一问题,提出了一种基于自适应对焦窗口的目标深度估计方法。首先根据评价函数的整体特征划分搜索区间,然后在给定区域内对目标实际轴向深度进行迭代搜索。在迭代过程中,通过设计自适应窗口,有效减少背景区域的同时,也保证了窗口内目标的完整性。实验结果表明:该方法大幅降低了评价函数所需的必要工作距离,使其在欠采样条件下同样适用,也减小了背景噪声对评价函数的影响,增强了算法的鲁棒性,进一步完善了基于计算鬼成像系统的深度估计方法。

阵不变量匹配主动声呐目标深度辨识

水面/水下目标深度辨识可以在主动声呐探测过程中快速筛选感兴趣目标。根据目标多径返回信号到达时间与目标深度的关联性,该文提出了基于水平线阵的主动脉冲响应匹配目标深度辨识方法,该方法利用主动信号传播特性结合阵不变量理论提取脉冲响应,并与拷贝声场匹配实现目标深度估计。在校正了目标多径回波的方位变化后,该方法提取的时域特征较为稳定,并且只在时延估计距离处进行深度搜索。通过水平阵收集的宽带实验数据,在连续的多次回波中实现了对水面/水下目标92%的辨识成功率,验证了该方法在浅海环境下的目标深度估计能力。

基于双水听器的目标深度辨识

随着水下目标越来越安静,探测并区分水下目标变得越来越困难。现在对目标的深度辨识多采用匹配场的方法,但其需要大量的先验知识,由于海洋情况多变复杂,这种方法并不适合进行工程实践。本文旨在探索出一种适用于浅海波导的目标深度辨识方法,并减轻工程实践的复杂度。此方法基于Pekeris波导模型,应用了数值仿真技术对垂直双水听器声压互谱的有功分量进行了分析,发现当声源深度变化时互谱有功分量符号随之变化,这个变化规律可以用于目标深度辨识。本文总结了简正波阶数以及水听器深度变化对目标深度辨识结果的影响。通过实验验证,此方法可以较好的对浅海目标进行深度辨识,方法较为可靠,有一定的应用前景。

高放废物地质处置阿拉善预选区巴彦诺日公地段目标深度岩体质量预测

高放废物地质处置阿拉善预选区巴彦诺日公地段位于阿拉善地块东部,主要由二叠纪花岗岩构成,地壳次稳定。通过踏勘,确定了2个钻孔,布置了若干条物探剖面。以这2个钻孔为中心,在17km×17km范围内进行了工程地质测绘,获得了地表结构面分布特征。地表岩体质量以Ⅲ级岩体为主,地表以下3m^4m处多为Ⅰ级和Ⅱ级岩体。根据钻孔岩心编录和力学试验数据,对岩心质量进行评价,岩心整体质量较好,以Ⅰ级和Ⅱ级岩体为主。对比岩体质量和测井数据,发现岩体质量与岩体的物理参数具有明显的相关性。通过和CSAMT剖面上对应位置的对比,建立了岩体质量与电阻率的关系。结合地表岩体质量、钻孔岩心质量和物探剖面,对目标深度岩体进行了预测:目标深度(600m深左右)岩体质量以Ⅰ级岩体为主,局部有Ⅱ级岩体和Ⅲ级岩体。

基于立体视觉的目标深度图提取算法研究

随着人类探测领域的扩大,智能移动平台已经在很多领域开始替代人类手工操作。为适应工作环境的复杂多变,使智能移动平台探测环境能更好地进行自主导航和避障,目标深度图的提取变得十分重要。本文为实现基于立体视觉的目标深度图的自动提取算法,讨论了工业相机的标定技术,重点研究了基于窗口的稀疏点特征匹配算法,通过实验,验证该算法能较好地实现立体视觉下的目标深度图自动提取,满足精度要求。

可靠声路径匹配波束强度处理目标深度估计的克拉美罗界研究

深海可靠声路径被动目标深度估计是利用可靠声路径声场时空特性进行目标深度信息拾取,是深海目标探测中的关键问题。为反映深度估计算法的理论性能,文章采用克拉美罗下界描述参数无偏估计方差的最小值,作为无偏估计量的性能下限,通过理论推导了宽带匹配波束强度处理的克拉美罗界,基于仿真数据分析了信噪比、处理带宽、目标距离、俯仰角估计误差等因素对目标深度估计性能的影响。

深度特征目标感知交替方向乘子法优化多指标更新相关滤波跟踪算法

空间正则化相关滤波算法跟踪过程中仅采用手工特征表征目标,高斯-赛德尔方法训练滤波器的复杂度高,跟踪结果不可靠时仍逐帧更新模型,导致跟踪效果不佳。针对空间正则化相关滤波算法存在的问题,提出深度特征目标感知交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)优化多指标更新相关滤波跟踪算法。该算法融入预训练网络提取的深度特征,并依回归损失的梯度信息进行通道选择,增强了对目标的表征能力;采用交替方向乘子法训练相关滤波器,降低算法复杂度,提升跟踪速度;根据多指标更新方法判断是否进行模型更新,不但提升了算法运行效率,而且避免了因学习到错误信息而导致的模型腐败。实验结果表明,所提算法的成功率、精确度在数据集OTB2015上均优于其它8种对比算法,且在复杂场景下具有更强的跟踪鲁棒性。

浅海低频声场中目标深度分类方法研究

分析了浅海甚低频声场中的垂直双水听器的互谱特性,尤其关注了声场中只存在两阶简正波时声压互谱的有功分量.数值计算表明:当两个水听器的深度布放合理时,声压互谱有功分量的正负号分布与水平距离无关,选择合适的水听器深度布放组合,可以用于水面目标、水下目标的双择判决;声速分布对该方法的使用影响不大,海底存在吸收将影响算法的作用距离,但在有效作用距离内,该算法仍有较好的稳健性.运用Pekeris波导有效深度的概念建立了声压互谱有功分量正负号分布特性的近似理论分析并可预报双水听器合理的布放深度.理论分析揭示了双水听器布放深度之和应等于波导有效深度,并且在有效深度限制的波导范围内,整个声场的声压互谱有功分量的正负号分布被分为三个水平区域.理论分析加深了对浅海低频声场特性的理解,对该算法的实际使用有指导意义.

一种用于浅层地下异常目标的深度计算方法

时间域电磁(TDEM)法对于浅层地下异常目标的探测具有十分重要的意义,但是基于该方法的测量区域结果只能反映地下异常目标的水平位置,并不能给出其深度信息。对于未爆弹(UXOs)和考古文物等地下埋藏物体而言,目标深度的提取对其分类识别及后期挖掘处理至关重要。针对目标深度传统计算方法中存在的结果精度不足以及使用局限性等特点,提出了基于垂直梯度接收线圈配置方式的浅层地下异常目标深度计算方法,通过将地下异常目标等效成磁偶极子,利用最优化方法计算得到目标深度。仿真和野外试验结果证明了提出方法对目标深度计算的有效性及鲁棒性,并且该方法计算时间非常短,满足实时处理的要求。

深度视觉目标跟踪进展综述

视频目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题.近年来,随着深度学习在视觉目标跟踪领域获得了巨大的成功,一系列优秀的深度跟踪算法涌现出来.本文回顾了近年来深度目标跟踪领域的进展.首先,我们详细讨论了近十年来跟踪领域数据集的发展趋势,这些数据集不仅全面地评估了算法性能同时为模型训练提供了极大的便利.其次,我们分类讨论了几大类经典的深度学习跟踪框架,包括深度相关滤波器跟踪、分类式网络跟踪、双路网络跟踪、基于梯度的深度跟踪算法以及基于Transformer的跟踪算法.最后,我们对全文内容进行总结,并指出未来的发展趋势.

基于多目标级联深度学习的无砟轨道板表面裂缝测量

轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,但存在单一模型处理效率低,多裂缝目标分割粗糙等问题。本文提出一种基于深度学习的多目标级联算法,通过图像分类网络、实例分割网络和正交投影法的级联处理和特征传递,实现针对高速铁路无砟轨道板裂缝的精细化测量。该算法首先基于图像分类网络快速筛选巡检数据并捕获含裂缝图像;然后基于实例分割网络从图像分类网络的输出中逐像素地分割出独立的裂缝目标的边界,并作为正交投影法的输入;最后基于正交投影法沿裂缝边界提取单像素骨架及轮廓并计算连续宽度。研究结果表明:所提出的多目标级联算法的平均精度(AP)达到70.7%,相较于传统像素级的深度学习模型(Mask R-CNN)提升23.6%;综合处理效率达到63.44FPS,达到单一SOLOv2网络的3.6倍,有效克服了单一分割模型对健康图像的冗余计算。进一步地,多目标级联算法的裂缝宽度测量范围是传统人工测量方法的1.15倍且标准差更小,有效地解决了传统人工局部测量导致的宽度突变。此外,基于研究成果统计得到了无砟轨道板裂缝的宽度分布,可以作为裂缝的发展预测及轨道结构科学养维的潜在指标。