基于SiamCAR与Kalman滤波的红外地面目标抗遮挡跟踪算法

针对红外地面目标跟踪过程中,由于背景遮挡造成的跟踪鲁棒性差,甚至丢失目标的问题,提出SiamCAR-Kal算法。该算法在SiamCAR算法基础上利用分类分支的响应对遮挡状态进行判定,并利用Kalman滤波算法基于历史信息预测目标位置。针对长时全遮挡Kalman滤波精度低的问题,提出扩张搜索策略,对目标进行重新捕获。实验结果表明,所提算法可以有效提升跟踪精度,并解决因遮挡导致的目标丢失问题。对红外地面目标序列进行测试,对比已有典型SiamCAR跟踪算法,该算法在OPE评价指标下,成功率提升3.2%、精确度提升4.5%。

IRNet:基于Anchor-Free的地面红外目标检测方法

地面红外目标检测是目标侦察、智能感知和伪装防护等领域的重要研究内容,针对基于锚框的目标检测模型在进行特征提取时需要锚框的指导,会产生大量与锚框有关的计算参数并导致检测不精细、泛化性能差、易发生误检漏检的问题,以基于图像分割思想的无锚框目标检测模型为基础,构建了基于可变形卷积进行特征提取的主干网络,通过卷积核自适应目标形态,增强网络对目标特征的提取效果;提出了联合空间和通道的注意力机制,从空间维度和通道维度对目标进行注意力聚焦,实现了对目标特征的三维关注,提升目标检测模型对目标信息的获取能力。最终构建的地面红外目标检测模型在Infrared-VOC数据集上检测精度达到了91.3%,优化了基于无锚框的地面红外目标检测模型的整体性能。

导弹打击地面弱红外目标的数字孪生导引律

当红外制导导弹攻击地面目标时,自然或人为因素会导致目标红外特征减弱或消失,致使导引头无法探测或间断探测目标,极大影响制导精度。为解决这一问题,提出一种导弹攻击地面弱红外目标的数字孪生导引律。根据红外导引头在物理世界的导引过程,在数字世界构建目标及导引律的孪生数字模型,通过仿真得到并保存制导全过程中各时间点上导弹运动及控制的状态参数,作为制导过程的数字孪生。实际引导中,当导引头无法得到测量信号时,它的数字孪生数据立即被激活接管导引头的工作,以导引头的孪生数据为控制系统提供加速度指令。仿真算例表明,导引头的数字孪生可在导引头无法捕获信号时,为控制系统提供机动指令对导弹实施精确引导。数字孪生导引律对红外伪装、红外干扰及恶劣气候具有鲁棒性,有广阔的应用前景。

高速红外视频处理系统的设计研究

由于红外地面弱小目标的检测与跟踪技术中,处理的数据量大,运算算法复杂,因此红外视频处理系统要求对数据信息有足够高的吞吐量和处理速度。DSP在数据的复杂算法运算处理方面有明显的优势,而FPGA更利于实现时序逻辑算法,所介绍的红外视频处理系统就将DSP模块作为核心处理器来完成红外地面弱小目标图像的检测与跟踪算法,FPGA模块则作为协处理器完成图像接收、预处理、时序控制等功能,FPGA控制ARM模块显示图像处理结果,形成高效处理图像数据的系统,该系统通过实践取得了较好的检测跟踪效果。