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题名基于多滤波算法融合的红外小目标检测
被引量:6
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作者
王东
王敏
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机构
华中科技大学自动化学院
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出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期106-113,共8页
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基金
国家自然科学基金(61370180)
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文摘
针对海天背景下红外视频图像序列中小目标检测的精度问题,提出一种基于多滤波融合的算法。通过分析红外小目标及背景噪声的成像特征与时空特性,将Tophat算法与改进的Robinson guard滤波器相结合,有效抑制背景、突显目标;采用自适应阈值分割提取候选目标,并使用Unger平滑滤波以及多目标关联滤波剔除噪声和伪目标。多组红外小目标图像序列的检测实验结果表明,提出的算法平均检测率高达99%,在不同场景下均有较高的检测精度。
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关键词
多滤波融合
红外小目标检测
tophat算法
ROBINSON
guard滤波器算法
自适应阈值分割
Unger平滑滤波
多目标关联滤波
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Keywords
fusion of multi-f liters
infrared small target detection
tophat
improved Robinsonguard filter
adaptive threshold segmentation
Unger smoothing filter
multi-objects association filter
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分类号
TN215
[电子电信—物理电子学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警
被引量:5
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作者
许小伟
陈乾坤
蔡永祥
史延雷
曾佳辉
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机构
武汉科技大学汽车与交通工程学院
中国汽车技术研究中心汽车工程研究院
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2020年第1期50-58,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51975428,51975426)
湖北省技术创新专项重大项目(2018AAA060)
中国汽车技术研究中心科研项目(18191223)
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文摘
在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行“与”运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。
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关键词
车道偏离预警
车道线检测
tophat算法
OTSU算法
图像融合
LASSO回归
角度模型
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Keywords
lane departure warning
lane detection
tophat algorithm
OTSU algorithm
image fusion
LASSO regression
angle model
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分类号
U491.6
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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